【摘 要】
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为了提高基于表面肌电信号(sEMG)控制的手部运动康复器对人手多种动作模式的识别率,比较常规支持向量机(SVM)多类分类器的特点,提出改进的决策树支持向量机多类分类方法.该方
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51775499);浙江省自然科学基金资助项目(LQ15E050008);浙江省教育厅科研资助项目(Y201121563);北京市智能机器人与系统高精尖创新中心开放基金资助项目(2016IRS03)
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为了提高基于表面肌电信号(sEMG)控制的手部运动康复器对人手多种动作模式的识别率,比较常规支持向量机(SVM)多类分类器的特点,提出改进的决策树支持向量机多类分类方法.该方法引入基于sEMG特征向量的类间距离可分性测度来指导决策树的构建,能够为每个SVM子分类器的训练提供识别率较高的样本划分方案,在提高决策树内部节点分类成功率的同时,简化了分类器结构.通过实验对比可知,新方法在20种手部动作模式的识别训练过程中,单项动作最低识别率较常规决策树方式提高了7.1%,平均识别率达到88.9%,训练速度较一对一支持向量机分类器提高了5.8%.
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