作者：李文华; 杨子凝; 王来贵模仿学习超限学习机改进粒子群优化非线性动态系统耦合模型
摘要：为提高类人机器人模仿学习的准确性及效率,建立了一种改进的粒子群算法优化超限学习机的模仿学习模型。采用非线性动态系统对示教时的相关数据进行建模;以动态自适应策略改进粒子群算法的惯性权重,并利用改进后的粒子群算法对超限学习机的网络参数进行寻优;利用该耦合学习模型对模仿学习动态系统的参数进行学习,并重现了模仿学习动作。实验结果表明,该耦合算法应用在类人机器人模仿学习方面具有很好的拟合精度、自适应性及泛化能力,重现模仿学习动作时的平均误差为0.0172。
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