GA-BP神经网络在下肢运动步态识别中的应用研究

• 作者: 张启忠 杨家强 罗志增 马云鹏 马玉良
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 肌电信号 步态识别 特征提取 BP神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 生物化学类传感器
• 页码范围: 1183-1187
• 页数: 5页
• 分类号: TP242.6
• 字数: 4031字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2013.09.001

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨家强	浙江大学电气工程学院	64	1057	19.0	31.0
2	罗志增	杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所	164	2539	28.0	39.0
3	张启忠	杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所	30	254	9.0	15.0
4	马玉良	杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所	18	157	8.0	12.0
5	马云鹏	杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所	1	19	1.0	1.0