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该程序是BP神经网络算法C++类定义及其说明；经过调试。可用有效工具。对于机器人开发非常好。-BP neural network algorithm definition and category C; After debugging. Effective tools available. For robot development is very good.
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演化神经网络拓扑结构编写的扫雷机器人程序-evolution of neural network topology structure of the mine-sweeping robot procedures
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人工神经网络中cmac网络应用于机器人手臂控制的算法研究-artificial neural network cmac network to control the robot arm Algorithm
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机器人控制的仿真，使用遗传算法优化神经网络-control of the robot simulation, the use of genetic algorithm optimization neural network
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机器人手臂神经网络智能控制建模，simulink仿真，源代码-Neural network intelligent control of robot arm model, simulink simulation, source code
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一种基于模糊神经网络的控制策略，融合了模糊控制和神经网络的优点，根据变量的动态调整实施控制器的动态参数调整-Based on fuzzy neural network control strategy, the convergence of fuzzy control and neural network advantages, in accordance with the dynamic adjustment of the implementation of variable controll
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基于神经网络的乒乓球机器人乒乓球轨迹预测代码，神经网络的参数可能有待进一步改进-code of PingPong Robot trajectory predicting based on neural network
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动态环境下基于势场原理的避障方法
提出了一种新颖的控制方案，即采用神经网络预测控制器来控制机器人的力／位置．这种控
制器能任意逼近机器人这种不确定对象，不用知道系统的精确结构，同时由于预测控制的加入，使系
统在线计算方便，控制质量提高了-Dynamic environment based on the principle of potential field obstacle avoidance method
A novel control scheme, namely,
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传感器信息融合及其在机器人中的应用
摘要：多传感器信息融合即融合多个传感器提供的冗余、互补或更实时的信息，可以获得系统所需的
更准确和更精确的信息。介绍了神经网络融合方法，探讨了信息融合技术在机器人方面的应用。机器
人避障实验验证了所提方法的有效性。
关键词：多传感器信息融合(MIF)；神经网络；移动机器人；避障；-Sensor Information Fusion and Its Application in Robot Summary: Multi-sensor data f
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这是一篇介绍BP神经网络在移动机器人路径规划方面的论文-Abstract：Improves the BP neural network algorithm，so the shortage of path —planning with the
．
BP neural
network algorithm is overcomed ．The simulation results indicate that on the bases of accessional momentum
met
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：为提高移动机器人在未知环境下避障行为的成功率，通过对障碍物信息的输人，从控制输出数据中找出避
障行为模式，生成相应的模糊逻辑控制规则，并把模糊控制算法引入到神经网络中，使得模糊控制器规则的在线精
度和神经网络的学习速度均有较大的提高，使移动机器人具有较为迅速的反应能力，实现机器人连续、快速地避障
并最终到达目标．系统仿真证明了模糊神经网络在移动机器人路径选择中的智能性．-To enable the mobile robot in unknown environment obstac
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工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。-Working neural network applications. In the network model and algorithm based on the actual composition of the artificial neural network application systems, for example,
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机器人模糊神经网络matlab的simulink建模，源代码-Robot fuzzy neural network matlab simulink model of the source code
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机器人手臂小波神经网络控制的matlab建模，simulink，源代码-Robot arm controlled by neural network modeling matlab, simulink, source code
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机器人神经网络控制，可以实现在线学习。并且对学习的误差会逐渐减小，达到控制精度的要求。-Robot neural network control, online learning can be achieved. And error learning will gradually decrease to control accuracy.
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基于模糊神经网络的多传感器信息融合，提出了一种简单、有效的分区算法来确定障碍物的距离和方位。采用BP神经网络对障碍物环境进行分类以及模式识别，为移动机器人的导航和避障提供了一种有效的方法。-Fuzzy neural network based multi-sensor information fusion, we propose a simple and effective algorithm to determine the partition barrier distance and dir
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matlab软件机器人神经网络控制的RBF网络逼近仿真-matlab neural network robot control software RBF network simulation approach
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基于debian linux系统的智能机器人自主导航源码实现，采用FANN人工神经网络工作，对学习机器人有很好的帮助-FANN artificial neural network based on debian linux system, autonomous navigation of intelligent robot source code to achieve, have a good help in learning robot
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工作空间机械手的神经网络自适应控制程序 加入神经网络智能算法 可以很好地逼近模型实例 -Workspace robot neural network adaptive neural network control program added intelligent algorithm can approximate model instance
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神经网络机器人避障matlan仿真程序 可模拟机器人在空间的避障动作(Neural Network Robot Obstacle Avoidance matlan simulation program can simulate the robot)
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