本网讯（通讯员 卢俊杰）近日，我校教师黄自鑫最新研究成果《A fractional-order hybrid optimization algorithm for NARX motion modeling of pneumatic soft grippers》在国际Top期刊《Swarm and Evolutionary Computation》上发表。该期刊为Elsevier出版的国际高水平期刊，专注于基于群体智能和进化算法的自然启发智能计算领域的最新研究。长期位于中国科学院计算机科学和工程技术等学科一区，也是该领域的Top期刊。

本研究面向矿石智能抓取需求，设计了一种气动软夹爪，并搭建动态运动数据采集实验平台，对不同压力激励条件下软夹爪的运动响应特性进行了系统分析。针对气动软夹爪运动过程中存在的非线性滞后和精准建模困难等问题，构建了基于NARX神经网络的运动建模与预测模型；进一步针对模型参数识别过程中存在的高维非凸优化问题，提出了一种基于分数阶记忆机制的混合优化算，通过融合分数阶麻雀搜索算法的全局寻优能力与Levenberg–Marquardt算法的局部优化能力，实现了NARX模型参数的准确识别与优化。实验结果表明，所提出的方法能够有效描述气动软夹爪在不同压力变化条件下的运动响应及非线性滞后特征，并在多个测试场景下表现出良好的预测能力和泛化性能。

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（审稿：谢春晖）