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申请/专利权人：北京信息科技大学

摘要：本发明公开了一种具备吸附力自感知的仿生章鱼吸盘系统，具体包括以下内容：根据章鱼吸盘特性制备仿生章鱼吸盘；在仿生章鱼吸盘中植入传感器；根据传感器数据构建BP神经网络；吸附力测量与神经网络的训练和预测；动物心脏表面吸附力验证。本系统基于遗传算法优化的BP神经网络拟合传感器数据实现仿生章鱼吸盘吸附力预测，神经网络具有非线性映射能力强、训练速度快、结构简单和自学习能力强等特点，能够准确预测仿生吸盘吸附力大小，使得传感器具有更高的测量精度；且可以有效提高在软体材料中压力传感器的输出可读性、识别速度和识别稳定性，便于在操作中快速分析和调整吸盘的状态。

主权项：1.一种具备吸附力自感知的仿生章鱼吸盘系统，其特征在于：具体包括以下内容：1、根据章鱼吸盘特性制备仿生章鱼吸盘；2、在仿生章鱼吸盘中植入传感器；3、根据传感器数据构建BP神经网络，具体包括：构建BP神经网络：分别针对四种不同硬度的硅胶材料采集四个传感器数据，神经网络预测模型的输入为四个传感器随时间序列的输出电压值，神经网络的输出为吸盘自身感知的吸附力，因此确定神经网络的输入层节点为4，输出层节点为1；确定隐含层节点：根据经验公式隐藏层节点去确定隐藏层节点的取值范围，其中m为隐藏层节点数，l和k分别是输入层和输出层节点的数目，a为1～10之间的调节常数；在预测模型中设置不同的网络层节点数，迭代训练100次，根据训练参数的误差来确定隐藏层节点个数，其中训练的指标包括均方误差和绝对误差两种误差指标公式如下：BP神经网络的实际输出： 网络的期望输出：dn＝[d1，d2，，…，dj]神经网络经过n次迭代，误差信号定义为：ejn＝djn-Yjn定义误差： 网络总误差： 遗传算法优化神经网络的初始权值，通过适应度函数对每个个体适应度进行选择、交叉、变异等操作，选择出的最优个体即为BP神经网络的最优初始权值；遗传算法编码长度计算公式：S＝n×l+l×m+l+m；遗传算法适应度函数： 其中n表示样本总数，oi表示第i个样本数据的期望输出值，yi表示第i个样本数据网络模型实际输出值；选择函数： 其中fi表示个体适应度，Pi表示该个体被选中的概率，M则表示选择的种群规模；模拟二进制交叉，首先随机从种群中选取染色体进行交叉配对，然后选择随机位置k进行如下操作： b为[0，1]之间的随机数，且被对染色体在交叉之后存在关系x`k+y`k＝xk+yk；变异操作，随机从种群中找到一个染色体X＝x1，x1，…xk，…xn对其染色体xk分量按照一定的变异概率进行变异，变异后的染色体X`＝x1，x1，…xk，…xn 其中ak，bk为分量上界和下界，g为该染色体目前的进化代数，gmax为最大进化代数对更新后的染色体重新计算目标函数值，直至达到全局最优染色体和最优目标，进入下一次迭代直到达到最大迭代次数；4吸附力测量与神经网络的训练和预测：利用遗传算法优化部分得到的最优值对BP神经网络进行赋值，然后再通过训练和测试，得到预测结果；5动物心脏表面吸附力验证：选择合适动物心脏作为实验对象来预测吸附力，其中装置包括吸盘、传感器和数据采集单元，吸盘可附着在生物组织表面，并通过传感器与神经网络预测吸附力，以评估生物组织表面的吸附性能。

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