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长短期存储网络在连续估计中表现更好
2020年09月14日    阅读量:229    新闻来源:中网信息 ChinaNews360.com  |  投稿

表面肌电图(sEMG)是一种非侵入性的,基于计算机的技术,可以记录电脉冲。当前的基于模式识别的控制策略可以实现一些肌电控制,但是不如人的手那么平滑。


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最近,来自中国科学院深圳先进技术研究所(SIAT)的研究人员提出了一种通过长短期记忆网络(LSTM)对六种日常抓握动作进行连续估计的方法中国机械网okmao.com


根据发表在《生物医学信号处理与控制》上的一项研究,研究小组设计了一个实验,该实验是根据物体的不同形状和直径选择的六种日常抓握动作。在Cyber??Glove周围分布着22个传感器,用于记录sEMG信号。


为了估计六个抓握运动,研究人员通过三个评估标准进行了测试,这些标准分别是Pearson相关系数(CC),均方根误差(RMSE)和归一化均方根误差(NRMSE)。


然后他们将LSTM与其他两种算法进行了比较,SPGP(使用伪输入的稀疏高斯过程)和RBF(径向基函数神经网络)。结果表明,LSTM在所有6个运动中的表现都更快。


图2.具有LSTM重复模块的链结构。学分:林闯

尽管在某些关节中,SPGP或RBF的性能比LSTM更好,但统计分析表明,LSTM在连续估计20个手指关节角度方面比SPGP和RBF的性能更好。


该研究的通讯作者林闯博士说:“我们的结果显示了LSTM的广阔前景。它可用于生物电信号处理和人机交互。” “应该注意的是,该方法应根据不同的应用进行个性化和优化。”


标签:行业资讯今日头条产品资讯机械应用人工智能机器人设备与仪器系统及软件工业设备
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