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傳統(tǒng)的機器人控制技術(shù)大多是基于模型的控制方法，無法得到滿意的軌跡跟蹤效果，模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能的發(fā)展為解決機器人軌跡跟蹤問題提供了新的思路。普通模糊控制的控制規(guī)則大部分是人們的經(jīng)驗總結(jié)．不 具備自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)的能力，往往還受到人的主觀性的影響．因此不能很好地控制時變小確定的系統(tǒng)。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、聯(lián)想等智能，能適應(yīng)系統(tǒng)復(fù)雜多變的動態(tài)特性．模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合成為學(xué)者
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