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摘 要：果蔬收获机器人是机器人技术在农业中的具体应用，基于避障的路径规划是果蔬收获机器人主要
的研究内容。由于农业机器人作业环境的复杂性和非结构性，神经网络籽是其重要的研究方法。为此，介
绍了神经网络的特点 ，重点分析了采用神经网络描述果蔬收获机器人工作环境的基本思路 ，最后给出了黄瓜采摘机器人的具体分析实例，对农业机器人工作环境的描述具有较高的参考价值。 -Abstract: The fruit and vegetable harvesting robot is the robot
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：遥操作中采用全局摄像机对机器人进行定位时存在图像畸变带来的误差，针对这一
问题提出了一种图像畸变校正方法，该方法采用径向基神经网络(RBFNN)进行畸变校
正，从而获得机器人在实际空间中的坐标位置。实验表明，该方法简单有效，适用于广角镜
头带来的图像畸变校正，可以满足利用定位坐标进行路径规划的要求。-: Image distortion error when using the the global camera on the robot locate teleoperation
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The neural networks are widely used to solve the routing
problem and to manage the congestion in the computer
networks. In this paper, two methods are proposed to solve
this problem. In the first method a feed forward neural
network is includ
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matlab 神经网络工具箱 gaot 所有的文件 直接放到matlab 路径 toolsbox 下就行-matlab neural network toolbox gaot all the files on the line directly into the the matlab path toolsbox under
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利用Hopfield神经网络方法求解五阶TSP问题，求出最短路径-Hopfield neural network method for solving fifth-order TSP problem, find the shortest path
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