步行器精密测力系统中的人工神经网络标定新技术

• 作者: 万柏坤 周仲兴 张希 戴岳刚 明东 王威杰 胡勇
• 来源期刊: 纳米技术与精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 步行器 标定 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 精密测量
• 页码范围: 245-248
• 页数: 4页
• 分类号: TP212
• 字数: 3705字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6030.2009.03.011

摘要

设计了一种可用于步行器精密测力系统标定的3层反向传播人工神经网络模型,以测力系统12导联应变片电桥输出电压作为网络输入向量,6个负载分量力作为网络输出向量,并通过目标误差下的绝对误差和对比确定出模型隐含层的最优神经元教.有关误差校验结果表明,使用该神经网络技术标定后的系统最大单向力精度误差为7.78%,最大交叉干扰为7.49%,与传统的线性标定方法相比,能够有效提高步行器受载力的测量精度并大大降低干扰误差,未来有望为步行器助行康复训练效果的准确监控和评估提供帮助.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	明东	天津大学精密仪器与光电子工程学院	107	678	16.0	21.0
5	万柏坤	天津大学精密仪器与光电子工程学院	122	1266	20.0	27.0
6	胡勇	香港大学矫形及创伤外科系	44	181	8.0	11.0
7	周仲兴	天津大学精密仪器与光电子工程学院	12	78	5.0	8.0
8	张希	天津大学精密仪器与光电子工程学院	5	24	3.0	4.0
9	戴岳刚	天津大学精密仪器与光电子工程学院	1	0	0.0	0.0