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基于粒子群优化BP神经网络的步态相位识别
1
作者
代金隧
何志琴
+3 位作者
马家庆
吴钦木
刘洪举
李永杰
《传感器与微系统》
北大核心
2025年第10期78-81,共4页
为了解决传统的反向传播(BP)神经网络在步态相位识别中易陷入局部最优解的问题,并增强BP神经网络在步态相位识别的准确性和高效性,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的BP神经网络识别算法。该算法以经过滤波、特征提取以及基于步态相位划...
为了解决传统的反向传播(BP)神经网络在步态相位识别中易陷入局部最优解的问题,并增强BP神经网络在步态相位识别的准确性和高效性,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的BP神经网络识别算法。该算法以经过滤波、特征提取以及基于步态相位划分准则分割后的数据作为输入,通过不断迭代更新粒子的速度和位置,来优化BP神经网络的权重和阈值。基于优化后的BP神经网络对输入数据进行训练,导出训练好的模型参数,并将其嵌入到外骨骼样机中进行实时步态相位识别测试。结果显示,该模型具有良好的实时性和高准确率,能够准确地识别步态相位。
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关键词
粒子群优化算法
反向传播神经网络
步态相位
外骨骼样机
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职称材料
题名
基于粒子群优化BP神经网络的步态相位识别
1
作者
代金隧
何志琴
马家庆
吴钦木
刘洪举
李永杰
机构
贵州大学电气工程学院自动化系
贵州
省骨科医院
出处
《传感器与微系统》
北大核心
2025年第10期78-81,共4页
基金
贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2021]一般442)。
文摘
为了解决传统的反向传播(BP)神经网络在步态相位识别中易陷入局部最优解的问题,并增强BP神经网络在步态相位识别的准确性和高效性,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的BP神经网络识别算法。该算法以经过滤波、特征提取以及基于步态相位划分准则分割后的数据作为输入,通过不断迭代更新粒子的速度和位置,来优化BP神经网络的权重和阈值。基于优化后的BP神经网络对输入数据进行训练,导出训练好的模型参数,并将其嵌入到外骨骼样机中进行实时步态相位识别测试。结果显示,该模型具有良好的实时性和高准确率,能够准确地识别步态相位。
关键词
粒子群优化算法
反向传播神经网络
步态相位
外骨骼样机
Keywords
PSO algorithm
BP neural network
gait phase
prototype of exoskeleton
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粒子群优化BP神经网络的步态相位识别
代金隧
何志琴
马家庆
吴钦木
刘洪举
李永杰
《传感器与微系统》
北大核心
2025
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