一种基于自组织神经网络的下肢假肢步态识别方法
- 专利权人:
- 河北工业大学
- 发明人:
- 刘作军,刘少哲,刘磊,胡冬,陈玲玲
- 申请号：
- CN202010441030.1
- 公开号：
- CN111639762A
- 申请日:
- 2020.05.22
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于自组织神经网络的下肢假肢步态识别方法。本方法建立基于自组织学习率的步态识别神经网络，以下肢假肢穿戴者运动过程中的下肢相关参数作为输入，通过自组织的方法在网络训练过程中根据所得误差对学习率进行实时优化，避免了传统BP神经网络学习率选取的盲目性和不确定性。在网络误差较大时增大学习率，加快网络训练速度，避免陷入局部极小；在网络误差较小时减小学习率，加快收敛速度，提高网络识别精度。本方法提高了BP神经网络的科学性和自适应能力，具有较广泛的使用价值和较强的通用性，实现了对假肢步态的高精度实时识别。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
