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下肢康复训练器驱动系统建模
作 者: 刘通
导 师: 李海富
学 校: 长春理工大学
专 业: 模式识别与智能系统
关键词: 康复训练器 驱动建模 支持向量机 参数优化
分类号: TP242
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
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内容摘要
康复训练器是近几年出现的一种新型医疗机器人,其安全性要求比传统机器人更高,因此需要精确控制,而驱动系统建模是机械控制的前提。支持向量机是统计学习模型中最新的模型,它折中了机器学习模型的拟合能力与推广能力,具有传统机理、半机理模型和神经网络模型不可比拟的优势。本文主要工作如下:首先,通过仿真对驱动系统进行采样、编码和预处理。其次,设计了支持向量机辨识器对系统进行建模,并进行了实验验证,实验结果表明该模型能有效的拟合系统。最后,设计了三种不同算法对辨识器进行参数优化,实验证明,小样本粒子群优化模型运算量极小,实时性好;高精度优化模型拟合能力强;折中优化模型拟合能力和推广能力均较强。
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全文目录
摘要 4-5 ABSTRACT 5-6 目录 6-8 第一章 绪论 8-13 1.1 课题来源以及研究的目的和意义 8-9 1.2 研究的历史和发展现状 9-11 1.3 主要工作及结构安排 11-13 第二章 支持向量机基本理论 13-21 2.1 线性二分类与支持向量机 13-16 2.2 核函数 16-18 2.3 支持向量机回归 18-20 2.4 小结 20-21 第三章 下肢康复训练器驱动系统 21-28 3.1 下肢康复训练器驱动的物理形式 21 3.2 建模要求与模型分析 21-22 3.3 仿真建模对象 22-26 3.4 小结 26-28 第四章 支持向量机回归建模 28-34 4.1 核函数的选择 28 4.2 回归建模和LIBSVM工具箱 28-31 4.3 建模仿真实验 31-33 4.4 小结 33-34 第五章 系统模型的参数优化 34-52 5.1 目标函数寻优算法 34-36 5.2 交叉验证 36-37 5.3 网格搜索 37-39 5.4 粒子群优化模型 39-44 5.5 遗传算法及其改进 44-51 5.6 小结 51-52 第六章 总结与展望 52-53 6.1 总结 52 6.2 展望 52-53 致谢 53-54 参考文献 54-56 攻读硕士学位期间发表的论文 56
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 机器人技术 > 机器人
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