【摘 要】
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为了提高下肢表面肌电信号步态识别的准确性,提出了一种基于遗传算法(GA)优化的BP神经网络分类器设计方法。首先,对采集的下肢表面肌电信号进行小波滤波及特征提取,其次,构造
【机 构】
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杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所,浙江大学电气工程学院
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为了提高下肢表面肌电信号步态识别的准确性,提出了一种基于遗传算法(GA)优化的BP神经网络分类器设计方法。首先,对采集的下肢表面肌电信号进行小波滤波及特征提取,其次,构造基于GA优化的BP神经网络分类器,然后,以提取的表面肌电信号特征作为输入对分类器进行训练,最后对训练好的分类器进行测试。实验结果表明,基于GA优化的BP神经网络分类器能成功识别下肢正常行走的5个步态,平均识别率达到98%以上,可见基于GA-BP神经网络分类器的识别效果明显优于BP神经网络分类器。
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