【摘 要】
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针对强耦合、高度非线性的机器人辨识问题,提出一种基于特征向量选择(FVS)的多输出支持向量机(MSVM)方法。该方法由核技术对映射至特征空间的输入数据,按照几何上的考虑提取
【基金项目】
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国家自然科学基金(51467008)
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针对强耦合、高度非线性的机器人辨识问题,提出一种基于特征向量选择(FVS)的多输出支持向量机(MSVM)方法。该方法由核技术对映射至特征空间的输入数据,按照几何上的考虑提取相关的数据向量,形成特征空间的一个基底,所选择的数据向量定义为特征子空间。将数据投影至该子空间上,基于MSVM方法建立辨识模型,MSVM方法保持了在ε不敏感损失函数下具有紧凑与稀疏解的优点。为验证FVS-MSVM方法的有效性,将其应用于液压驱动机器人的油压辨识、PUMA560工业机器人逆向运动学辨识、SARCOS仿生机器人逆向动力学建模
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