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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。

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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