【摘 要】
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对传统坐姿评价算法计算过程冗杂、繁琐、准确率不高的问题,提出了建立基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的坐姿状态描述应用模型,通过搭建坐姿压力采集实
【出 处】
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北京信息科技大学学报(自然科学版)
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对传统坐姿评价算法计算过程冗杂、繁琐、准确率不高的问题,提出了建立基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的坐姿状态描述应用模型,通过搭建坐姿压力采集实验平台,利用MATLAB进行数据的归一化处理、计算、模型仿真,训练出一套具有良好学习能力、容错能力的坐姿状态描述神经网络。与常规的坐姿评价计算方法相比,该应用方法不但能够降低数据采集的难度,而且提高了坐姿评价5%的运算效率,为设计坐姿监测系统提供理论依据。
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