《表2 不同学习率κ1下仿真运行时间对比 (神经网络反演算法) (a) κ1=0.001》
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《3RPS/UPS并联机器人神经网络观测器反演控制》
由表2、图17可知，当κ1过大时，神经网络的相关计算将花费更多时间，仿真运行时间会增加；当κ2过大时，神经网络在进行学习时可能会错过最优解，导致系统不稳定。因此经过多次仿真调试后，学习率κ1和κ2确定为0.001。
| 图表编号 | XD0035448700 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2019.02.15 |
| 作者 | 梁宇斌、梁桥康、吴贵元、伍万能、孙炜、王耀南 |
| 绘制单位 | 湖南大学电气与信息工程学院、电子制造业智能机器人技术湖南省重点实验室、机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室、湖南大学电气与信息工程学院、电子制造业智能机器人技术湖南省重点实验室、机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室、湖南大学电气与信息工程学院、电子制造业智能机器人技术湖南省重点实验室、机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室、湖南大学电气与信息工程学院、电子制造业智能机器人技术湖南省重点实验室、机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室、湖南大学电气与信息工程学院、电子制造业智能机器人技术湖南省重点实验室、 |
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