深度学习在动力下肢假肢运动意图识别中的应用

倪钰; 苏本跃

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深度学习在动力下肢假肢运动意图识别中的应用

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动力下肢假肢运动意图研究是智能假肢控制的重要组成部分,传统意图识别算法多数使用传统机器学习分类算法,而且需要手工选取数据特征,势必会带有主观性.将自学习特征的深度学习技术应用到下肢假肢运动意图识别中是可行的.选取两类典型的深度学习网络:卷积神经网络与长短时记忆神经网络,实验证明了深度学习模型应用到运动意图识别的可行性,与传统的机器学习算法进行对比试验,验证了深度学习算法的性能优势.

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来源
《安庆师范学院学报（自然科学版）》|2020年第4期|80-84|共5页
作者
倪钰; 苏本跃;
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作者单位

安庆师范大学计算机与信息学院安徽安庆246133;

安徽省智能感知与计算重点实验室安徽安庆246133;

安庆师范大学计算机与信息学院安徽安庆246133;

安徽省智能感知与计算重点实验室安徽安庆246133;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
深度学习; 意图识别; 可行性分析; 动力下肢假肢; 自学习特征;

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