【摘 要】
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传统BP神经网络解耦算法可实现六维力传感器解耦,但在训练过程中容易出现振荡,收敛速度慢,陷入局部极值等问题,应用效果不理想。文中提出一种基于改进粒子群BP神经网络算法,
【机 构】
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安徽工程大学机械与汽车工程学院,芜湖安普机器人产业技术研究院有限公司
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传统BP神经网络解耦算法可实现六维力传感器解耦,但在训练过程中容易出现振荡,收敛速度慢,陷入局部极值等问题,应用效果不理想。文中提出一种基于改进粒子群BP神经网络算法,应用到六维力传感器解耦,提高了线性解耦算法精度,同时利用粒子群算法（PSO）对BP神经网络进行优化,利用适应度函数对训练过程中得到的解进行评价,追随当前最优解搜寻全局最优。实验仿真结果表明：在六维力传感器解耦应用中,该算法实现容易,收敛速度快,解耦精度高,达到了预期的应用效果。
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