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机器人修磨中融合先验知识的适应学习建模方法
引用本文:吕洪波,宋亦旭,贾培发. 机器人修磨中融合先验知识的适应学习建模方法[J]. 机器人, 2011, 0(6): 641-648
作者姓名:吕洪波  宋亦旭  贾培发
作者单位:清华大学计算机科学与技术系;
基金项目:国家自然科学基金资助项目(50875141)
摘    要:针对机器人修磨磨削量建模中处理突变因素的难题,本文首先从机器学习建模方法的角度指出该问题与统计学习的不同点,并把问题形式化,然后在此基础上提出了融合先验知识的适应学习建模方法.该方法基于半经验公式生成虚拟样本,不但弥补了适应学习建模中新样本不足的问题,而且把半经验公式中的信息更充分地融合到学习机模型中.实验结果证明,该...

关 键 词:机器人修磨  机器学习  适应建模  融合先验知识  经验公式  虚拟样本

Incorporation of Prior Knowledge in Adaptive Learning for Modeling the Robotic Profile Grinding
Abstract:When modeling the removal rates of the robotic belt grinding system,it is hard to deal with the affecting factors which changes suddenly.In order to solve this problem,the difference between the belt grinding modeling approach based on machine learning and the statistical learning theory is pointed out firstly.And this difference is formalized.After that, an adaptive learning method incorporating prior knowledge is put forward,which produces virtual examples from semi-empirical formula to remedy the lack of...
Keywords:robotic profile grinding  machine learning  adaptive modeling  incorporation of prior knowledge  empirical formula  virtual example  
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