Resumen

El modelo dinámico del robot a menudo es poco conocido debido a diversas incertidumbres como incertidumbres paramétricas o errores de modelado existentes en entornos complejos. Es un problema clave encontrar la relación entre los cambios de la estructura de la red neuronal y los cambios de los entornos de entrada y salida y sus influencias mutuas. En primer lugar, este artículo define los conceptos de solución de red neuronal, solución propia de red neuronal, solución completa de red neuronal y solución parcial de red neuronal, así como los conceptos de entornos de entrada, entornos de salida y macroestructura de redes neuronales. En segundo lugar, se propuso y demostró una teoría de solución propia de redes neuronales generales que incluye el teorema de aproximación consistente, el teorema de existencia de solución propia, el teorema de consistencia de solución completa, la solución parcial y el teorema de ninguna solución de redes neuronales. Por último, para verificar la teoría de solución propia de redes neuronales, la teoría propuesta se aplic

• Materias:Modelo de tráfico Sistemas antifrágiles Sistemas multiagente Componentes complejos
• Subjects:Traffic model Anti-fragile systems Multiagent systems Complex components
• Palabras claves:Modelo dinámico de robot; Estructura de red neuronal; Entornos de entrada; Entornos de salida; Teoría de la solución propia; Redes neuronales profundas
• Keywords:Robot dynamic model; Neural network structure; Input environments; Output environments; Eigen solution theory; Deep neural networks