一种基于遗传算法优化的神经网络机械臂动力学建模方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种基于遗传算法优化的神经网络机械臂动力学建模方法，所述建模方法涉及一个机械臂的关节运动变量及其与输出力矩间的关系，所述关节运动变量包括关节角、关节速度和关节加速度，所述建模方法采用一个级联前向神经网络结构和一个遗传算法结构，构建机械臂的动力学模型，所述级联前向神经网络结构包含多个隐含层。本发明涉及的神经网络对经过初级优化的参数进行训练，用更精确的网络模型的输出作为评价指标对其进行迭代更新，对网络参数进行深度优化，实现了网络模型的精确构建。
基本信息
专利标题 ：
一种基于遗传算法优化的神经网络机械臂动力学建模方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114417711A
申请号 ：
CN202111654616.7
公开（公告）日 ：
2022-04-29
申请日 ：
2021-12-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
祖丽楠单宝明张明月鞠云鹏周春丽刘志远刘聪
申请人 ：
青岛科技大学
申请人地址 ：
山东省青岛市崂山区松岭路99号
代理机构 ：
山东重诺律师事务所
代理人 ：
刘明锋
优先权 ：
CN202111654616.7
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06N3/12 G06F119/14
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-05-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20211230
申请日 : 20211230
2022-04-29 ：
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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