作者：刘磊,杨鹏,刘作军,耿艳利 单位：中国航天科工集团公司第十七研究所 出版：《计算机仿真》2014年第05期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJZ2014050770 DOC编号：DOCJSJZ2014050779 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于多传感器数据融合的人体运动模式识别研究》PDF+DOC2016年第01期 张毅,任同辉,罗元 《基于时序分析的人体运动模式的识别及应用》PDF+DOC2014年第12期 林海波,李扬,张毅,罗元 《基于BP神经网络的桥梁多传感器信息融合的研究》PDF+DOC2017年第03期 沈健,钱国明,谢阳阳 《基于加速度的BP神经网络手势识别设计》PDF+DOC2016年第21期 贾维闯,宫进,吴雄华 《基于智能手机感知的人体运动状态深度识别》PDF+DOC2019年第03期 殷晓玲,夏启寿,陈晓江,何娟,陈峰 《基于协同LSTM神经网络的人体行为识别研究》PDF+DOC2018年第12期 朱连章,陈殿明,郭加树,张红霞 《基于独立分量分析和BP网络的电子鼻模式识别》PDF+DOC2006年第09期 王岩,陈向东,蒋亚东,赵静 《基于BP神经网络处理测斜实验数据的方法》PDF+DOC2005年第01期 沈燕娜,王艳丽 《基于微机电系统运动传感器在人体运动测量中的应用》PDF+DOC2012年第09期 叶强,戴建松,高杉,高润 《基于BP神经网络的手势识别系统》PDF+DOC2013年第07期 刘赟,孙炎辉,黄向荣,于梁

    • 在假肢运动优化控制的研究中，针对动力型假肢控制方面存在的运动模式识别准确性差的问题，搭建人体下肢运动信息系统获取下肢髋关节角速度信号和加速度信号。建立基于BP神经网络的大腿截肢者运动识别模型。研究了建模过程中输入输出数据预处理、网络结构设计、训练模式选择等问题。改进模型能有效识别平地行走、上楼、下楼、上坡和下坡5种运动模式，正确识别率达到了90.4%，已具备一定的实用性。

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