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利用遗传算法优化的神经网络求解并联机构位置正解
引用本文:刘奇帅,杨熙,杜翠国,樊昌明,薛德栋. 利用遗传算法优化的神经网络求解并联机构位置正解[J]. 煤矿机械, 2013, 34(2): 11-12
作者姓名:刘奇帅  杨熙  杜翠国  樊昌明  薛德栋
作者单位:中国石油大学(华东)机电工程学院,山东青岛,266555
基金项目:中国石油大学(华东)2012年度自主创新科研计划资助
摘    要:位置正解是研究并联机构运动学的基本问题,采用遗传算法优化神经网络权值的方法对模型进行了求解。利用位置反解求得训练样本,然后训练网络,最后对其进行仿真。结果表明,此算法运算结果快、求解简单、精度高,具有发展潜力。

关 键 词:位置正解  遗传算法  BP神经网络

Using Genetic Algorithm to Optimize Neural Network to Solve Parallel Mechanism's Forward Solution of Position
LIU Qi-shuai,YANG Xi,DU Cui-guo,FAN Chang-ming,XUE De-dong. Using Genetic Algorithm to Optimize Neural Network to Solve Parallel Mechanism's Forward Solution of Position[J]. Coal Mine Machinery, 2013, 34(2): 11-12
Authors:LIU Qi-shuai  YANG Xi  DU Cui-guo  FAN Chang-ming  XUE De-dong
Affiliation:(China University of Petroleum,College of Mechanical and Electronic Engineering,Qingdao 266555,China)
Abstract:Positional forward solution is the basic problems of the kinematics parallel mechanism.This paper uses the genetic algorithm to optimize neural network weights method to solve the model.Use the inverse position solution to acquire samples.Training the network and simulating it.The results show that this algorithm operation result quickly,the solution is simple,high precision and it has great potential.
Keywords:positional forward solution  genetic algorithm  BP neural network
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