【摘 要】
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为准确评估高足弓患者的足弓异常程度,提出相应的评价模型。采用鞋垫式足底压力测量装置,采集110名高足弓和90名正常足志愿者自然行走时的足底压力特征参数。提取两者在足底8
【机 构】
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天津科技大学机械工程学院,天津市轻工与食品工程机械装备集成设计与在线监控重点实验室
【基金项目】
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天津市科技支撑计划资助项目(14ZCDSY00010),天津市自然科学基金重点资助项目(16JCZDJC35900)。
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为准确评估高足弓患者的足弓异常程度,提出相应的评价模型。采用鞋垫式足底压力测量装置,采集110名高足弓和90名正常足志愿者自然行走时的足底压力特征参数。提取两者在足底8个分区的峰值压强、接触面积、接触时间和冲量等4个方面具有显著差异的特征参数,利用因子分析法,选出能够反映各指标变量之间内部关系的5个特征因子,并计算其综合得分,建立高足弓异常评价标准,并采用BP神经网络算法构建评价模型。结果显示,该模型对高足弓异常程度的预测值与期望值之间的相关系数R为0.9995,最大误差为0.0377,且预测准确率达到9
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