【摘 要】
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本文首先引进了多阶隐马尔可夫过程(HMM)方法进行机器人运动过程序列的挖掘,通过从获得的序列中构建多阶概率表,并设定相关的截止法则,我们抽取出多种运动序列的组合,最后通
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本文首先引进了多阶隐马尔可夫过程(HMM)方法进行机器人运动过程序列的挖掘,通过从获得的序列中构建多阶概率表,并设定相关的截止法则,我们抽取出多种运动序列的组合,最后通过将它们表示成相关的事件图,进而得到系统的过程模型.另外,本文还将迭代自组织神经网络(RSOM)的方法引入机器人过程序列的学习领域,通过对字母形式的机器人过程序列编码,并利用迭代的自组织神经网络将每次训练后的优胜神经元反馈输入,从而巧妙地得到过程序列之间相互的历史关系,同时优胜神经元的稳定序列又作为过程模型的雏形,构建出单独序列的有限状态机,最后综合得到整个系统完整的过程模型.上面两个方法我们都通过相应的实验结果加以说明,并最后针对当前该领域的一些新的问题和方向提出了预测.
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