技术编号：11153020
提示：您尚未登录，请点 登 陆 后下载，如果您还没有账户请点 注 册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。本发明属于自动控制技术领域，特别是涉及一种基于K均值改进卷积神经网络的机器人路径规划方法。背景技术近年来，深度学习受到越来越多的关注，它被人们视为通向人工智能的关键环节。作为一种深度学习的典范，卷积神经网络得到了极大的促进和发展。2012年，克里泽夫斯基带领的团队运用深度卷积神经网络，在世界顶级赛事图像网络大规模视觉识别挑战赛中异军突起，打破了记录，最终成绩远远超过了其他算法的成绩。在目前的许多识别任务当中，卷积神经网络与人类其他同等识别水平的算法相比，具有不可替代的优越性。所以，对于解决深度学...
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