"APSO-LM-BP神经网络在挖掘机器人运动学逆解研究中的应用"
本文研究了APSO-LM-BP神经网络在挖掘机器人运动学逆解方面的应用。提出了一种基于APSO-LM-BP神经网络的逆运动学求解方法，利用自适应粒子群算法对BP神经网络中的连接权值和阈值进行优化，然后使用LM算法代替BP神经网络训练过程中的梯度下降法，以提高算法的收敛精度和收敛速度。
该方法可以有效地解决传统BP神经网络输出误差大、陷入局部极优解的问题。 simulation结果表明，与传统BP神经网络相比，APSO-LM-BP神经网络输出误差大大降低，训练时间更短，改善了算法的收敛精度和收敛速度，满足挖掘机器人运动学逆解的要求。
该方法可以推广至任意自由度串联机器人的逆运动学求解，具有较强的实用性。
本文的主要贡献在于：
1. 提出了一种基于APSO-LM-BP神经网络的逆运动学求解方法，解决了传统BP神经网络输出误差大、陷入局部极优解的问题。
2. 将APSO算法应用于BP神经网络的优化，提高了算法的收敛精度和收敛速度。
3. 验证了APSO-LM-BP神经网络在挖掘机器人运动学逆解方面的应用价值。
未来研究方向：
1. 进一步改进APSO-LM-BP神经网络的性能，提高其在挖掘机器人运动学逆解方面的应用价值。
2. 应用APSO-LM-BP神经网络于其他机器人领域，扩展其应用范围。
3. 结合其他机器学习算法，提出更加有效的逆运动学求解方法。
本文的研究结果表明APSO-LM-BP神经网络在挖掘机器人运动学逆解方面具有广阔的应用前景和价值。
