冶金设备2024,Issue(4) :5-9,83.DOI:10.3969/j.issn.1001-1269.2024.04.002

基于秃鹰搜索算法优化BP神经网络的机器人控制模型

Optimization of Robot Control Model Based on Bald Eagle Search Algorithm and BP Neural Network

黄跃珍 明志茂 赵可沦 赵静一 金光俊
冶金设备2024,Issue(4) :5-9,83.DOI:10.3969/j.issn.1001-1269.2024.04.002

基于秃鹰搜索算法优化BP神经网络的机器人控制模型

Optimization of Robot Control Model Based on Bald Eagle Search Algorithm and BP Neural Network

黄跃珍 1明志茂 2赵可沦 2赵静一 3金光俊3
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作者信息

  • 1. 广州数字科技集团有限公司 广东广州 510656;广州数据集团有限公司 广东广州 510705
  • 2. 广电计量检测集团股份有限公司 广东广州 511450
  • 3. 秦皇岛燕大一华机电工程技术研究院有限公司 河北秦皇岛 066004
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摘要

为了实现机器人的精准控制,本文采用秃鹰搜索算法对BP神经网络的阈值和权值参量进行寻优,提出了一种基于秃鹰搜索算法优化BP神经网络的机器人控制模型.将该模型的控制效果与BP神经网络和极限学习机进行对比,结果表明,BES-BP模型的控制结果的正确率为100%,计算时间为181.37s,在正确率和计算时间方面均优于两种对比方法,验证了BES-BP模型在机器人控制方面的实用性和优越性.

Abstract

In order to achieve precise control of robots,this paper uses the bald eagle search algorithm to optimize the threshold and weight parameters of the BP neural network,and proposes a robot control model based on the bald eagle search algorithm to optimize the BP neural network.The control performance of the model was compared with BP neural network and extreme learning machine,and the results showed that the accuracy of the BES-BP model's control results was 100%,with a calculation time of 181.37 seconds.Both accuracy and calculation time were better than the two comparison methods,verifying the practicality and superiority of the BES-BP model in robot control.

关键词

机器人/BP神经网络/秃鹰搜索算法

Key words

Robots/BP neural network/Bald eagle search algorithm

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出版年

2024
冶金设备
北京中冶设备研究设计总院有限公司 中国金属学会冶金设备分会

冶金设备

影响因子:0.27
ISSN:1001-1269
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