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探索GMM - GMR演示学习方法：自适应改进与应用的深度剖析.docx

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    探索GMM-GMR演示学习方法：自适应改进与应用的深度剖析

    一、引言

    1.1GMM-GMR演示学习方法概述

    在当今科技飞速发展的时代，机器人技术作为多学科交叉的前沿领域，正深刻改变着人类的生产生活方式。机器人的技能学习是提升其智能化水平和适应复杂任务能力的关键环节，而GMM-GMR演示学习方法在其中占据着核心地位。

    高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM）是一种基于概率统计的模型，它假设数据是由多个高斯分布混合而成。通过调整每个高斯分布的均值、协方差和混合系数等参数，GMM能够有效地拟合具有复杂分布的数据。在机器人技能学习中，GMM常用于对人

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