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一种基于长短时记忆神经网络的异常步态检测方法
- 专利权人:
- 南开大学
- 发明人:
- 韩建达,孙玉波,刘嘉男,于宁波
- 申请号：
- CN202110630916.5
- 公开号：
- CN113317780A
- 申请日:
- 2021.06.07
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2021
- 代理人:
- 摘要：
- 一种基于长短时记忆神经网络的异常步态检测方法，包含以下步骤：数据预处理；数据预处理包含基于数据库进行试验对象类别划分，采集受试者步态过程中的足底压力数据，按实验对象划分数据集，保证同一病人的数据只出现在训练集或者测试集；基于长短时记忆神经网络的模型搭建，将每个LSTM单元的输出进行均值池化，每个LSTM单元的输出代表了对当前时刻之前的所有输入数据学习到的抽象特征，将这些抽象特征与最后时刻的特征拼接，送人全连接层中，最后使用激活函数输出概率值，二分类时使用Sigmoid函数，多分类使用Softmax函数；模型训练与结果评估。本发明有助于定量评估步态障碍，为医生提供诊断辅助。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
