基于實(shí)例的過(guò)程挖掘在機(jī)器人編程中的研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、本文首先引進(jìn)了多階隱馬爾可夫過(guò)程(HMM)方法進(jìn)行機(jī)器人運(yùn)動(dòng)過(guò)程序列的挖掘,通過(guò)從獲得的序列中構(gòu)建多階概率表,并設(shè)定相關(guān)的截止法則,我們抽取出多種運(yùn)動(dòng)序列的組合,最后通過(guò)將它們表示成相關(guān)的事件圖,進(jìn)而得到系統(tǒng)的過(guò)程模型.另外,本文還將迭代自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RSOM)的方法引入機(jī)器人過(guò)程序列的學(xué)習(xí)領(lǐng)域,通過(guò)對(duì)字母形式的機(jī)器人過(guò)程序列編碼,并利用迭代的自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將每次訓(xùn)練后的優(yōu)勝神經(jīng)元反饋輸入,從而巧妙地得到過(guò)程序列之間相互的歷史關(guān)系,同

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