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为了让采摘机器人更加快速和准确地识别目标水果的成熟度,提出了一种基于BP神经网络的自主学习方法。由于BP神经网络容易陷入局部最优值且训练效率较低,因此进行了改进,实现了LM-BP神经网络算法。测试结果表明:与BP神经网络算法相比,LM-BP神经网络算法训练学习速度更快,测试精度更高,能够满足采摘机器人对目标水果成熟度识别精度的要求,具有一定的应用价值。 相似文献
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首先介绍了LM-BP神经网络算法的特点和优势,依据喷药飞行器的机械结构和工作原理应用飞行控制理论,实现了喷药飞行器轨迹跟踪方法。最后,利用MatLab进行了仿真试验,结果表明:喷药飞行器期望飞行和实际飞行的两条轨迹基本重合,误差很小,达到了预期要求;且采用LM-BP神经网络算法进行迭代学习,能够较快地使误差趋于零,提高了喷药过程中的控制输入。 相似文献
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