基于DBN的sEMG智能轮椅人机交互系统

发布时间：2017-08-23 05:22

  本文关键词：基于DBN的sEMG智能轮椅人机交互系统

  更多相关文章： 人机交互 表面肌电信号 深度信任网络 支持向量机 智能轮椅

【摘要】：设计了基于表面肌电信号的智能轮椅人机交互系统,首先通过CyberLink肌电传感器,对面部运动信号进行采集与分析处理,采用了深度信任网络(deep belief network,DBN)算法对肌电信号进行分类,进而用于智能轮椅的运动控制.实验表明:与支持向量机相比,用深度信任网络训练肌电信号,能有效地处理大量的肌电样本信号,并得到最高可达95.25%的识别率,提高了肌电信号的识别率、有效降低了对大量数据的处理时间、增强了智能轮椅响应的实时性.
【作者单位】： 重庆邮电大学自动化学院;
【关键词】： 人机交互 表面肌电信号 深度信任网络 支持向量机 智能轮椅
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60905066,51075420) 科技部国际合作项目(2010DFA12160)
【分类号】：TH789;TP11
【正文快照】： 近年来,社会老龄化趋势加重、自然灾害频繁发生导致部分人群失去了肢体的活动能力,这为社会和家庭都增加不少负担.为了减轻社会和家庭的负担,社会各界都对身体行动不便人群开发了多种智能轮椅的人机接口.随着社会各界对人机交互(human-machine interaction,HMI)技术进行研究,

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 刘建伟;刘媛;罗雄麟;;玻尔兹曼机研究进展[J];计算机研究与发展;2014年01期

2 吕启;窦勇;牛新;徐佳庆;夏飞;;基于DBN模型的遥感图像分类[J];计算机研究与发展;2014年09期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前7条

1 孙天凯;邵晓根;鞠训光;;基于对称受限玻尔兹曼机的协同过滤算法[J];江苏科技大学学报(自然科学版);2014年04期

2 夏春江;王培良;;基于DBN-PID的木材干燥窑参数检测系统[J];计算机测量与控制;2015年01期

3 周慧;周良;丁秋林;;基于深度学习的疲劳状态识别算法[J];计算机科学;2015年03期

4 陆军建;林家骏;;基于CUDA和深度置信网络的手写字符识别[J];华东理工大学学报(自然科学版);2015年02期

5 吴海佳;张雄伟;孙蒙;杨吉斌;;深度学习中对比散度算法的有偏性分析[J];解放军理工大学学报(自然科学版);2015年03期

6 王知音;禹龙;田生伟;钱育蓉;丁建丽;杨柳;;基于栈式自编码的水体提取方法[J];计算机应用;2015年09期

7 陈珍;夏靖波;柏骏;徐敏;;基于进化深度学习的特征提取算法[J];计算机科学;2015年11期

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 韦勇;连一峰;冯登国;;基于信息融合的网络安全态势评估模型[J];计算机研究与发展;2009年03期

2 韦勇;连一峰;;基于日志审计与性能修正算法的网络安全态势评估模型[J];计算机学报;2009年04期

3 王娟;张凤荔;傅，

本文编号：723230