典型文献
基于新型双输入卷积神经网络的肌电模式识别
文献摘要：
针对双臂协同运动中蕴含的运动信息量大,难以充分解读且识别率不高的问题,提出一种新型的双输入卷积神经网络(ND-CNN)模型.首先,根据双臂运动的特点,分别设计数据整理和模型输入两种策略.然后,利用两个结构相同、参数共享的特征提取层提取信号本身的特征和信号之间的差别特征.最后,利用所提取的两类特征实现双臂协同动作的识别.在自主设计的双臂实验中,将ND-CNN与其余3种先进的神经网络对比.实验结果表明,本文所提的ND-CNN模型在识别精度和可靠性上优于其他网络模型,能够对双臂肌电动作有效识别.
文献关键词：
双臂协同运动;卷积神经网络;差别特征;肌电模式识别
中图分类号：
作者姓名：
杨诞;阚秀;曹乐;张文艳;孟壮壮
作者机构：
上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620
文献出处：
引用格式：
[1]杨诞;阚秀;曹乐;张文艳;孟壮壮-.基于新型双输入卷积神经网络的肌电模式识别)[J].中国医学物理学杂志,2022(06):743-751
A类：
肌电模式识别,双臂协同运动,差别特征
B类：
双输入,运动信息,信息量,识别率,ND,数据整理,模型输入,参数共享,取信,征实,协同动作,自主设计,网络对比,识别精度
AB值：
0.206705
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