資料介紹
														傳統(tǒng)的機器人控制技術大多是基于模型的控制方法,無法得到滿意的軌跡跟蹤效果,模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡等人工智能的發(fā)展為解決機器人軌跡跟蹤問題提供了新的思路。普通模糊控制的控制規(guī)則大部分是人們的經(jīng)驗總結(jié).不 具備自學習、自適應的能力,往往還受到人的主觀性的影響.因此不能很好地控制時變小確定的系統(tǒng)。由于神經(jīng)網(wǎng)絡具有良好的自學習、自適應、聯(lián)想等智能,能適應系統(tǒng)復雜多變的動態(tài)特性.模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)合成為學者
												
												
												
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