基于多源信息和粒子群优化算法的下肢运动模式识别

• 作者: 刘作军 刘磊 杨鹏
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多源信息 粒子群优化算法 主成分分析 下肢运动模式识别 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机技术、电信技术
• 页码范围: 439-447
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 6758字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2015.03.007

摘要

为了提高人体下肢多运动模式识别的准确性,提出一种基于多源信息和粒子群优化算法-误差反向传播(PSO-BP)神经网络的识别方法.建立下肢多源信息采集系统,该系统由下肢表面肌电信号、髋关节角度、髋关节加速度组成.选择肌电信号偏度、峭度和功率谱比值为肌电信号特征,髋关节角度细分模式均值比为腿部角度信号特征,加速度标准差、能量峰值、两轴相关性系数为髋关节加速度特征.按照主成分分析(PCA)方法融合上述特征值,利用PSO-BP进行识别.实验结果表明:该方法识别率为95.75％,平均识别时间为1.234 8 s.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨鹏	河北工业大学控制科学与工程学院	162	1021	16.0	23.0
3	刘磊	河北工业大学控制科学与工程学院	37	266	10.0	15.0
4	刘作军	河北工业大学控制科学与工程学院	74	477	13.0	18.0