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關鍵詞：概率核模糊聚類 最小二乘支持向量回歸 在線控制 

摘要：本文提出了基于概率核的工業(yè)機器人模糊聚類樣本選擇方法,實現(xiàn)對工業(yè)機器人控制過程大樣本數(shù)據(jù)的剪枝處理,減少了進入支持向量回歸學習樣本數(shù)目,以解決工業(yè)機器人在線控制學習效率偏低的問題。實驗結果表明,該方法改善了工業(yè)機器人在線控制在魯棒性、跟蹤精度和快速性等方面的綜合性能。

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