【摘 要】
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目的:从采集的步态数据中寻找对步态类别识别具有可分性判据最优特征子集,评估各个步态特征重要性及其对异常步态的分类识别效果。方法:选取2017年6月—2018年8月广东省广州
【基金项目】
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广东省科技计划项目(2017B020210009),广州市科技计划项目(201704020110)
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目的:从采集的步态数据中寻找对步态类别识别具有可分性判据最优特征子集,评估各个步态特征重要性及其对异常步态的分类识别效果。方法:选取2017年6月—2018年8月广东省广州市第二中医院采集到的异常步态类别的数据60例和200名健康人群的信息,且均为自愿参加。本实验采用三维步态捕捉系统获取被测者的步态参数,进行统计分析和数据处理,然后采用随机森林算法获得各个步态特征的权值,并在此基础上进行特征选择,最后再用不同算法所得的分类的准确性对特征选择的效果加以评定。结果:应用随机森林算法给出各个步态特征的权重评分,
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