作者：熊开封,张华 单位：机械部北京机械工业自动化研究所 出版：《制造业自动化》2013年第22期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJXGY2013220010 DOC编号：DOCJXGY2013220019 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为优化模糊神经网络的学习速度、收敛性和稳定性，在移动机器人局部路径规划中构建了基于T-S(Takagi-Sugeno)模型的改进型模糊神经网络。对外部环境信息用多传感器(超声波、摄像头)采集并优化，将机器人横纵坐标及行进方向作为输入、机器人下一步行进方向及速度作为输出，以便机器人实现局部路径规划；将高斯函数变形后作为避碰隶属函数，并通过对比隐含层节点数对网络相对误差的影响来确定隶属函数层节点数，构建五层T-S型模糊神经网络；在此基础上应用改进型误差反传学习算法，通过matlab模拟实验仿真验证及对比分析，表明了改进型网络在优化网络学习速度、收敛性、稳定性方面有良好的性能。

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