4、快速多尺度批量学习生长神经气体与机器人运动学建模方法研究

h0i1j2k3l

于 2025-08-21 13:19:33 发布

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分类专栏：智能工程前沿探秘文章标签： Fast GNG 生长神经气体多尺度批量学习

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快速多尺度批量学习生长神经气体与机器人运动学建模方法研究

在当今的数据分析和机器人技术领域，高效的聚类算法和精确的运动学建模方法至关重要。本文将深入探讨快速多尺度批量学习生长神经气体（Fast Multi - scale Batch - Learning Growing Neural Gas）算法的实验结果、讨论与结论，并介绍机器人运动学中Denavit - Hartenberg和Hayati两种建模约定的基本概念及转换的重要性。

快速多尺度批量学习生长神经气体算法

实验结果

通过聚类结果、计算时间和距离度量等方面对多种算法进行了10次迭代的比较。
- 聚类结果 ：在不同数据集上，Fast GNG算法在聚类和拓扑映射方面表现出色。例如，在Aggregation数据集上，Fast GNG的最近节点平均距离为0.982（标准差0.003），最大距离为2.218（标准差0.020），均优于其他部分算法。以下是各算法在Aggregation数据集上的距离度量结果：
| 算法 | 节点数量 | 最近节点平均距离 | 最近节点最大距离 | 连接节点最小距离 | 连接节点平均距离 | 连接节点最大距离 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| GNG | 68 (0.0) | 1.055 (0.007) | 3.092 (0.185) | 1.140 (0.172) | 2.314 (0.028) | 4.256 (0.559) |
| GWR | 68 (0.0) | 1.324 (0.095) | 4.854 (0.536) | 0