【摘 要】
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在用神经网络对肌电信号(electromyography,EMG)建模时,网络规模的不确定导致预测效果无法确定。针对这一问题,提出一种利用回声状态网络(echo state networks,ESN)作为EMG信
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51607009),北京教委科技计划资助项目(KM201811232014)
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在用神经网络对肌电信号(electromyography,EMG)建模时,网络规模的不确定导致预测效果无法确定。针对这一问题,提出一种利用回声状态网络(echo state networks,ESN)作为EMG信号的建模方法。对于ESN网络中参数不易确定的问题,采用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)对网络参数进行优化,以找到适合不同信号的网络模型。为了提高优化速度,ESN的优化目标函数改为平均均方根误差并采用新的位置更新算法,避免粒子群算法出现局部最优的问题。仿真
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