文档简介
本文基于神经网络可以对非线性系统的任意逼近能力, 建立了六维腕力传感器的补偿模糊神经网络模型, 仿真结果表明, 这种补偿模糊神经网络对六维腕力传感器非线性系统逼近精度高、训练步数少、学习收敛速度快、误差曲线稳定, 可作为六维腕力传感器标定或用于机器人基于腕力传感器力控制的动力学模型。关键词: 腕力传感器; 模型; 模糊神经网络; 仿真
评论
加载更多
推荐下载
查看更多
精选文集
相关视频
-
Soc Design Lab - NYCU 2023
-
嵌入式开发入门模电（模拟电路）基础
-
电赛特训营（硬币检测装置）
-
微波收发机系统ADS仿真与设计实践
-
数模混合信号电路设计（鲁汶大学）
-
进阶混讯实体晶片布局设计
推荐帖子
精选电路图
-
家用电源无载自动断电装置的设计与制作
-
PIC单片机控制的遥控防盗报警器电路
-
短波AM发射器电路设计图
-
开关电源的基本组成及工作原理
-
用NE555制作定时器
-
基于TDA2003的简单低功耗汽车立体声放大器电路
