标题:基于IHDR算法和BP神经网络复合框架的机器人服务自主认知和发育系统
作者:黄敏;路飞;李晓磊;田国会;孟可;
作者机构:[黄敏;路飞;李晓磊;田国会;孟可]山东大学控制科学与工程学院,中国
通讯作者:Lu, Fei
通讯作者地址:[Lu, F] School of Control Science and Engineering, Shandong UniversityChina;
来源:机器人
出版年:2019
卷:41
期:5
页码:609-619
DOI:10.13973/j.cnki.robot.180650
关键词:服务机器人;;服务认知;;自主发育;;增量分层判别回归;;BP神经网络
摘要:为了解决传统的基于知识或基于学习的机器人服务认知机制的智能性和普适性较差的问题,构建了一个基于IHDR(增量分层判别回归)算法和BP(反向传播)神经网络复合框架的机器人服务任务自主认知和自主发育系统.在家庭服务机器人智能空间中丰富的传感器和物联网技术的支持下,采集大量用于机器人学习和发育的样本数据;在此基础上,针对智能空间样本数据的混合特性,设计改进的IHDR算法,实现对混合型样本数据的聚类更新和响应计算,并将生成的IHDR树作为机器人存储历史经验的\"大脑\",使机器人能够利用\"大脑\"中已有的经验进行自主学习和相应判断,以实现对服务的自主认知;利用JSHOP2(Java simple hiera...
收录类别:EI;CSCD;SCOPUS
资源类型:期刊论文
原文链接:https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85074371238&doi=10.13973%2fj.cnki.robot.180650&partnerID=40&md5=43e8724136555d96ad73b92d48c52daf
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