La precisión es un índice clave del reconocimiento de la marcha humana. En este artículo, proponemos un algoritmo mejorado de reconocimiento de la marcha, que combina la combinación de múltiples características y la colonia artificial de abejas para optimizar la máquina de vectores de apoyo (ABC-SVM). En primer lugar, teniendo en cuenta las características de complejidad de las señales de electromiografía de superficie (sEMG), se extraen cuatro tipos de características de las señales sEMG denotadas, incluyendo las características del dominio del tiempo de la integral del valor absoluto (IAV), la varianza (VAR), y el número de puntos de cruce de cero (ZC), las características del dominio de la frecuencia de la potencia media (MPF) y la frecuencia media (MF), y las características de la ondícula y la entropía difusa. En segundo lugar, se emplean los clasificadores SVM, el análisis lineal discriminante (LDA) y la máquina de aprendizaje extremo (ELM) para reconocer la marcha con las características obtenidas, incluidas las características de una sola clase, las características de combinación múltiple y las características optimizadas de reducción de la dimensión mediante el análisis de componentes principales (PCA). En tercer lugar, el coeficiente de penalización y el parámetro de la función kernel del clasificador SVM se optimizan mediante el algoritmo ABC, y se estudia la influencia de las diferentes características y clasificadores en los resultados del reconocimiento. Por último, se entrenan y reconocen las muestras de características seleccionadas para construir el clasificador SVM. Los resultados muestran que el rendimiento de clasificación del clasificador ABC-SVM es significativamente mejor que el del clasificador SVM no optimizado, y la tasa media de reconocimiento se incrementa en un 3,18%. Además, las muestras de características combinadas (dominio del tiempo, dominio de la frecuencia, wavelet y características de entropía difusa) no sólo mejoran la precisión de la clasificación de la marcha, sino que también mejoran la estabilidad del reconocimiento.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículo:
Sensor termoelectrocrómico flexible basado en grafeno CVD
Artículo:
Biorremediación : desarrollos, prácticas actuales y perspectivas
Artículo:
Síntesis de una poliacrilamida catiónica bajo iniciación UV y su floculación en la eliminación de estrona
Artículo:
Síntesis de nanocápsulas de carbono encapsuladas con níquel y nanotubos de carbono apilados en forma de copa mediante nanodiscos de fullereno dopados con níquel
Artículo:
Nanopartículas metálicas y plasmones de superficie : una relación profunda
Folleto:
Análisis de rentabilidad económica y financiera
Artículo:
¿Por qué debemos conservar la fauna silvestre?
Artículo:
Control y vigilancia de la calidad del agua de consumo humano
Manual:
Deshidratación y desecado de frutas, hortalizas y hongos. Procedimientos hogareños y comerciales de pequeña escala