中国科学院机构知识库网格
Chinese Academy of Sciences Institutional Repositories Grid
基于神经网络的机器人抛光材料去除提升模型(英文)

文献类型:期刊论文

作者余熠; 孔令豹; 张海涛; 徐敏; 王丽萍
刊名红外与激光工程
出版日期2019
卷号48期号:03页码:231-238
关键词机器人抛光 材料去除 机器学习 深度神经网络 建模与仿真
英文摘要提出了一种基于深度神经网络的提高材料去除模型精度的策略。提出一种具有特征选择能力的深度学习算法。在机器人抛光的材料去除率模型的基础上,生成由材料去除率和相应的抛光参数组成的一系列仿真样本。深度学习算法学习了仿真样本和实际样本,建立了深度学习模型。通过使用所提出的深度学习模型,根据抛光参数,估测测试样本的材料去除深度,并计算估测了测试样本的材料去除深度与实际的测试样本的材料去除深度之间的误差。结果表明:改进后的模型可以获得比传统模型更高的精度。
源URL[http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/63795]  
专题长春光学精密机械与物理研究所_中科院长春光机所知识产出
推荐引用方式
GB/T 7714
余熠,孔令豹,张海涛,等. 基于神经网络的机器人抛光材料去除提升模型(英文)[J]. 红外与激光工程,2019,48(03):231-238.
APA 余熠,孔令豹,张海涛,徐敏,&王丽萍.(2019).基于神经网络的机器人抛光材料去除提升模型(英文).红外与激光工程,48(03),231-238.
MLA 余熠,et al."基于神经网络的机器人抛光材料去除提升模型(英文)".红外与激光工程 48.03(2019):231-238.

入库方式: OAI收割

来源:长春光学精密机械与物理研究所

浏览0
下载0
收藏0
其他版本

除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。