【摘 要】
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为了提高基于传感器信号的运动意图识别准确度,开展了基于深度学习和多传感器信息融合的运动意图识别方法的研究。首先,在平地、10°上/下坡、上/下楼梯,共5种步态模式下,提取了80名受试者的运动传感器数据,采用非线性降维Diffusion Maps法(DM)对数据进行降维,利用短期傅里叶变化(SIFT)提取数据特征;构建基于卷积神经网络(CNN)和埃尔曼神经网络(ENN)的新型串行混合网络模型(CNN-ENN),并完成了模型的训练;随机选取了5名志愿者参与实验测试。实验结果表明CNN-ENN改进串行混合网络模
【机 构】
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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,天津科技大学机械工程学院
【基金项目】
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天津市研究生科研创新项目(2019YJSB014),天津市科技支撑计划项目(14ZCZDSY00010)。
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为了提高基于传感器信号的运动意图识别准确度,开展了基于深度学习和多传感器信息融合的运动意图识别方法的研究。首先,在平地、10°上/下坡、上/下楼梯,共5种步态模式下,提取了80名受试者的运动传感器数据,采用非线性降维Diffusion Maps法(DM)对数据进行降维,利用短期傅里叶变化(SIFT)提取数据特征;构建基于卷积神经网络(CNN)和埃尔曼神经网络(ENN)的新型串行混合网络模型(CNN-ENN),并完成了模型的训练;随机选取了5名志愿者参与实验测试。实验结果表明CNN-ENN改进串行混合网络模
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