人工免疫算法研究及在機器人位姿分析和誤差補償中的應用.pdf

1、近代科學技術(shù)發(fā)展的顯著特點之一是生命科學與工程技術(shù)的相互交叉、相互滲透和相互促進。眾所周知，生物免疫系統(tǒng)包含了許多信息處理機制，通過深入研究可以構(gòu)造出適合于多種復雜問題的模型和算法，對實際的工程技術(shù)研究有重要的指導性意義。
　　本文在充分了解國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，進一步研究了人工免疫算法的基本原理，提出了相應的改進算法并應用于機器人位姿分析及其誤差補償。
　　首先，在充分研究人工免疫算法的基礎(chǔ)上，基于信息熵具有對不同隨機變

2、量之間的分布特性相近程度或差異信息進行定量評價的特性，將信息熵引入人工免疫算法，用信息熵定量描述抗體的適應度和濃度，克服了傳統(tǒng)的海明規(guī)則、連續(xù)r位匹配規(guī)則等方法缺乏實際物理意義，知識表達能力差的缺點。
　　其次，基于人工免疫算法具有隨機全局并行搜索的特性，將人工免疫算法和神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合，設(shè)計了一種免疫神經(jīng)網(wǎng)絡，以解決傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡易陷入局部收斂或未成熟收斂的問題，利用人工免疫算法對神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)值進行優(yōu)化，在確保神經(jīng)網(wǎng)絡局部搜索的情