目前已经实现用三个神经网络控制三个机械臂，想要实现一个神经网络控制三个机械臂应该在此基础上怎么修改呢
基于bp神经网络PID控制 机械臂模型
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- 2021-05-22 08:18回答 3 已采纳 bp神经网络pid是通过对误差的性能指标求导，取负导数方向得到的权值更新规律。模糊pid控制是根据人们对pid参数调节经验的总结确定的模糊规则来在线调整pid参数。个人认为，从原理和实用性上来说，模糊
- 2022-08-13 22:22回答 1 已采纳 神经网络不能像树模型这些通过shape来预测重要性，那计算量太大，不适用，只能通过permutation预测，也就是每次随机打乱目标特征，然后进训练好的模型预测，预测效果越差即准确率越差，就说明特征重
- 2022-04-21 21:24回答 1 已采纳 就算不用到newff工具，至少也需要用到一种框架，否则利用最简单的优化方式光求导就会把人逼疯，这里我有一篇文章是关于BP神经网络的https://blog.csdn.net/qq_18560985/a
- 2019-04-10 20:27### 基于BP神经网络的机械臂模糊自适应PID控制 #### 1. 引言 机械臂作为工业自动化中的重要组成部分，在多种工业场景中发挥着关键作用。然而，由于其复杂的机械结构和动力学特性，特别是对于全驱动机械臂而言，...
- 2021-06-09 10:53回答 2 已采纳 这个需要建立字典封装起来
- 2021-05-25 18:45回答 2 已采纳 以下是我想出来的几个思路用于重新考虑你自己的神经网络。 1. 你用了几层神经网络？一层神经网络很可能无法解决异或等线性不可分问题，多层神经网络加上非线性激活函数可以解决这一问题。 2. 你是自己手
- 2021-07-01 21:07回答 1 已采纳 训练数据集默认代表所有数据集的分布（采样原则），所以训练集如何归一化，那么预测就如何操作。如果训练集分布不能代表所有数据集分布，需要进行定向数据增强或者增加训练集样本。1）常规的分类，直接减均值除以方
- 2021-09-26 21:40"基于BP神经网络的机械臂轨迹控制研究" 基于BP神经网络的机械臂轨迹控制研究是机器人技术和智能控制领域的重要研究方向。机械臂作为一种典型的多输入多输出系统，具有时变、强耦合、非线性等特性，传统的PID控制...
- 2021-06-11 18:22回答 4 已采纳 这个需要问主提供具体的数据，后面可以使用多层感知机等方法对数据进行拟合。划分等级的话可以用聚类相关算法完成
- 2022-04-17 20:00回答 1 已采纳 因为每次拟合出来的模型都不一样，还有跟你设置的超参数有关
- 2022-03-17 01:20回答 2 已采纳 反向传播部分计算公式是对的 吴恩达深度学习第二次作业_牛客博客 带有一个隐藏层的平面数据分类 解释一下，就是一个二维平面有两种不同的花色，我
- 2022-10-21 21:55studyer_domi的博客 应用于机械臂控制系统的设计方法主要包括PID控制、自适应控制和鲁棒控制等，然而由于它们自身所存在的缺陷，促使其与神经网络、模糊控制等算法相结合，一些新的控制方法也在涌现，很多算法是彼此结合在一起的。...
- 2024-02-11 01:29roy_fyq的博客 作为控制领域现在最为流行的一种算法，在我们进行实现的过程中，一般有两种类型：位置式数字PID和增量式数字PID。在本文中，使用的PID算法就是位置式数字PID。位置式PID计算公式如下：根据上述公式进行程序编写。
- 2021-09-26 09:20传统的PID（比例-积分-微分）控制器虽然广泛应用，但在某些情况下可能无法满足高精度控制的要求，而BP（反向传播）神经网络虽具有强大的非线性映射能力，但训练时间较长，这在实时控制中是一个明显的缺点。...
- 2023-06-10 14:06长安程序猿的博客 近年来,神经网络在机器人运动学、动力学和机器人控制中已得到广泛应用,但由于神经网络本身的理论研究还很不完善,因此有必要对基于神经网络机器人控制系统的鲁棒性和稳定性做进一步研究,以便为神经网络在机器人中的...
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