【摘 要】
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采用多层前向INI神经网络建立机器人逆运动学模型。提出了一种神经网络代数算法来学习网络待求权和自由权，该算法选择很广一类的隐层神经元函数训练网络，将复杂的非线性优化问
【机 构】
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盐城工学院机械工程学院,江苏大学机械工程学院
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采用多层前向INI神经网络建立机器人逆运动学模型。提出了一种神经网络代数算法来学习网络待求权和自由权，该算法选择很广一类的隐层神经元函数训练网络，将复杂的非线性优化问题转化为简单的代数方程组求解问题，求解速度快；在网络训练之前就可以根据给定的问题确定隐层神经元的个数，可以方便地求得全局最优点，实现样本空间的精确映射，不存在局部极小、收敛速度慢等问题。提出的求解机器人逆运动学的新算法可以得到高精度的解，有仿真结果为证。
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