基于概率神经网络的多模态感知假肢手

焦伟; 刘思成; 韩博; 宫玉琳

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基于概率神经网络的多模态感知假肢手

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基于人体表面肌电信号(Surface Electromyography,sEMG)和多传感器数据构建一种人机一体化的感知假肢控制系统和感知系统.实现肢体常规物理动作的实时控制,并建立人体对外部信息的实时反馈.利用概率神经网络(PNN)对提取出的肌电特征进行识别和分类,手势识别率能够达到96.8％,同时避免了其他神经网络学习复杂度高、用时长的缺点,进一步增强假肢手控制系统实时性.随后,利用多传感器检测假肢手外部物理信息,以此构建一个多模态的闭环感知反馈系统.实现对人体和机械的智能融合.

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来源
《长春理工大学学报（自然科学版）》 |2021年第6期|116-124|共9页
作者
焦伟; 刘思成; 韩博; 宫玉琳;
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作者单位

长春理工大学电子信息工程学院长春 130022;

长春理工大学电子信息工程学院长春 130022;

长春理工大学电子信息工程学院长春 130022;

长春理工大学电子信息工程学院长春 130022;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类智能机器人;
关键词
表面肌电信号; 概率神经网络; 模态感知; 智能控制;

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