触觉传感器非线性补偿仿生算法

发布时间：2019-02-22 10:43

【摘要】：为解决触觉传感器非线性误差大的问题,本文提出了一种基于动态密度聚类改进的自适应多种群遗传算法(IMPGA)。IMPGA算法通过对个体相似度的动态聚类分析生成多个子种群,各子种群采用自适应交叉、变异概率并行进化,提高了搜索全局最优解的效率。通过动态邻域搜索策略提高算法局部搜索的能力,通过移民算子保持每个种群的多样性和进化动力。实验表明通过IMPGA算法优化的BP神经网络能够有效减小触觉传感器非线性拟合误差,鲁棒性能好。
[Abstract]:In order to solve the problem of large nonlinear error of tactile sensors, an improved adaptive multi-population genetic algorithm (IMPGA). IMPGA) based on dynamic density clustering is proposed to generate multiple subpopulations by dynamic clustering analysis of individual similarity. Each subpopulation adopts adaptive crossover, and mutation probability evolves in parallel, which improves the efficiency of searching global optimal solution. The local search ability of the algorithm is improved by dynamic neighborhood search strategy, and the diversity and evolutionary power of each population is maintained by immigration operator. Experiments show that the BP neural network optimized by IMPGA algorithm can effectively reduce the nonlinear fitting error of tactile sensor and has good robustness.
【作者单位】： 黑龙江大学电子工程学院;大庆师范学院机电工程学院;中国工程物理研究院计算机应用研究所;哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61572153) 中国工程物理研究院发展基金项目(2014A0403020,2015A0403002) 国家基础科研项目(JCKY2016212C005) 高等学校博士学科点专项科研基金项目(20132301110005)
【分类号】：TP18;TP212

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本文编号：2428138