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在研究了人体运动的基础上提出了一种基于改进的Elman网络模型的人体肌肉动力学模型,给出了网络的学习算法,并以运动员举重提铃动作的下肢肌肉运动为研究对象,建立了最优关节力矩逼近的Elman肌肉动力学网络模型.结果表明该模型通过预测肌肉神经控制激活参数,较好地拟合了关节力矩曲线.
基于递归神经网络的人体肌肉控制模型研究
【摘 要】
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在研究了人体运动的基础上提出了一种基于改进的Elman网络模型的人体肌肉动力学模型,给出了网络的学习算法,并以运动员举重提铃动作的下肢肌肉运动为研究对象,建立了最优关节
【机 构】
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中国科学院合肥智能机械研究所,合肥,230031中国科学技术大学,自动化系,合肥,230026;中国科学院合肥智能机械研究所,合肥,230031;
【出 处】
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模式识别与人工智能
【发表日期】
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2004年3期
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