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针对机器人动力学的非线性，强耦合，时变特点，为了高速，高精度地控制机器人，担子同基于神经网络的机器人智能控制策略，讨论了机器人动力学的特殊性，指出模型中结构和非结构不确定性因素；研究了一种新型串级变结构神经网络；提出了一种基于新型ＣＶＳＮＮ的机器人控制策略。
基于串级变结构神经网络的机器人补偿控制
【摘 要】
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针对机器人动力学的非线性，强耦合，时变特点，为了高速，高精度地控制机器人，担子同基于神经网络的机器人智能控制策略，讨论了机器人动力学的特殊性，指出模型中结构和非结构不确定性因
【机 构】
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上海交通大学机器人研究所
【出 处】
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上海交通大学学报
【发表日期】
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1999年7期
【基金项目】
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国家863计划资助
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