基于GA-BP网络的机器人行为校验识别方法
授权
摘要
本发明提出基于GA‑BP网络的机器人行为校验识别方法，并利用遗传算法全局搜索最优的特性对BP网络进行优化，避免BP算法在学习中陷入局部最优的弊端，使模型具有良好的收敛性和适应性，该网络具有良好的识别效果。本发明提出的方法解决了机器人模仿学习的行为校验问题，在人体做出动作时，完成精确识别，如果匹配库内包含该动作，即调用该动作完成后续执行步骤，若不存在则进行学习，可以提高机器人的动作模仿效率。
基本信息
专利标题 ：
基于GA-BP网络的机器人行为校验识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111401527A
申请号 ：
CN202010214583.3
公开（公告）日 ：
2020-07-10
申请日 ：
2020-03-24
授权号 ：
CN111401527B
授权日 ：
2022-05-13
发明人 ：
司海飞胡兴柳史震方挺
申请人 ：
金陵科技学院
申请人地址 ：
江苏省南京市江宁区弘景大道99号
代理机构 ：
南京众联专利代理有限公司
代理人 ：
蒋昱
优先权 ：
CN202010214583.3
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/08 G06N3/12 G06K9/00 G06K9/40
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-05-13 ：
授权
2020-08-04 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20200324
申请日 : 20200324
2020-07-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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