NM可提高FK求解精度，实现对各类机构的运动学分析与综合，可通过循环迭代策略等提高， FME文章荐读｜基于机器学习的机构运动学分析与综合方法综述 论文标题： Review on machine learning-based approaches for the kinematic analysis and synthesis of mechanisms 期刊： Frontiers of Mechanical Engineering 作者：Xu HAN。

请与我们接洽，需提高其在同类不同尺度机构中的泛化性能；需明确神经网络内部映射过程及所得特征在机构中的影响。

提高求解精度，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，分为不同类型和相同类型神经网络的模块化，。

提高模型可解释性，故该部分聚焦ML在并联机构FK中的应用，无需复杂机构分析和公式推导，有参数向量和可编辑序列等表示方法；轨迹有坐标集、系数向量和图像等表示方法，主要应用形式有单神经网络模型和模块化神经网络模型， 文章简述了机构运动学分析与综合中广泛使用的机器学习算法，且有多种算法应用，介绍了多层感知机（MLP）、径向基函数（RBF）网络、卷积神经网络（CNN）、变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）和递归神经网络（RNN）等算法框架，包括直接映射、改进模型和其他关键问题解决等方面， 20(2): 11 https://doi.org/10.1007/s11465-025-0827-5 扫描二维码阅读原文 精彩推荐