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改进的SVD方法在并联机器人影响系数矩阵计算中的应用
1
作者
孔令富
苑玉峰
+1 位作者
韩佩富
赵立强
《燕山大学学报》
CAS
1998年第4期290-292,共3页
提出了一种改进的HestenseSVD方法,并将此方法用于并联机器人影响系数矩阵处理中,有效地改善了并联机器人系统实时信息处理能力,
关键词
并联
机器人
SVD
影响系数矩阵
奇异值分解
下载PDF
职称材料
题名
改进的SVD方法在并联机器人影响系数矩阵计算中的应用
1
作者
孔令富
苑玉峰
韩佩富
赵立强
机构
燕山大学计算机与信息工程系
昌黎业技术师范学院
出处
《燕山大学学报》
CAS
1998年第4期290-292,共3页
基金
中国科学院沈阳机器人学开放研究实验室基金
文摘
提出了一种改进的HestenseSVD方法,并将此方法用于并联机器人影响系数矩阵处理中,有效地改善了并联机器人系统实时信息处理能力,
关键词
并联
机器人
SVD
影响系数矩阵
奇异值分解
Keywords
parallel robot, influenced coefficient matrix, Sinqular Value Decomposition (SVD)
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的SVD方法在并联机器人影响系数矩阵计算中的应用
孔令富
苑玉峰
韩佩富
赵立强
《燕山大学学报》
CAS
1998
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