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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