基于非线性偏最小二乘的操作臂逆解算法.docx
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基于非线性偏最小二乘的操作臂逆解算法摘要本文提出了一种基于非线性偏最小二乘的操作臂逆解算法。该算法利用偏最小二乘法来构建非线性模型,并使用牛顿迭代法求解逆解。该算法可以同时处理位置和姿态逆解问题,并且具有较高的计算速度和逆解精度。实验结果表明,该算法具有较好的效果和实用性,可以在多种复杂应用场景中得到广泛应用。关键词:偏最小二乘;非线性模型;牛顿迭代法;逆解算法;操作臂引言操作臂是一种重要的工业自动化设备,广泛用于各种工业生产线上。操作臂可以完成多种工作,如物品搬运、装配、焊接等。同时,操作臂的灵活性和精
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基于潜变量优化选择的偏最小二乘回归算法研究基于潜变量优化选择的偏最小二乘回归算法研究摘要:在机器学习和数据分析领域,回归分析是一种常用的统计方法,用于预测一个或多个自变量与因变量之间的关系。偏最小二乘回归(partialleastsquaresregression,PLSR)是一种多元线性回归分析方法,广泛应用于多领域的科学研究和实际应用中。本文将针对PLSR算法进行深入研究,并提出基于潜变量优化选择的改进算法。通过实验证明,新算法相比传统PLSR算法在预测准确率和模型解释性方面均取得了显著的提升。关键词