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利用神经网络和模糊推理技术建立了腿部关节角度预估模型。模型输入为处理后的人体下肢股直肌(VR)、股外侧肌(VL)和长伸肌(EP)的表面肌电信号,输出为髋、膝、踝三个关节角度预测值。在算法迭代更新过程中,采用混合策略和误差反向传播算法实现结构参数的自适应调整与优化。通过了数值仿真实验。
基于自适应模糊神经网络的下肢关节运动意图估计
【摘 要】
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利用神经网络和模糊推理技术建立了腿部关节角度预估模型。模型输入为处理后的人体下肢股直肌(VR)、股外侧肌(VL)和长伸肌(EP)的表面肌电信号,输出为髋、膝、踝三个关节角度
【机 构】
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长春工业大学电气与电子工程学院
【出 处】
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长春工业大学学报:自然科学版
【发表日期】
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2020年6期
【基金项目】
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吉林省科技发展计划项目资助(20200201291JC,20200404208YY)
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