基于GA-BP神经网络的下肢运动步态识别研究*(2013年)

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简介：
本研究利用遗传算法优化BP神经网络，提出了一种有效识别下肢运动步态的方法，旨在提高步态分析的准确性和可靠性。该方法于2013年开展。为了提高下肢表面肌电信号步态识别的准确性，本段落提出了一种基于遗传算法（GA）优化的BP神经网络分类器设计方法。首先对采集到的下肢表面肌电信号进行小波滤波及特征提取；其次构造了基于GA优化的BP神经网络分类器，并以提取出的表面肌电信号特征作为输入对其进行训练；最后测试了该分类器的效果。实验结果显示，采用GA优化后的BP神经网络分类器能够准确识别下肢正常行走中的5个步态阶段，平均识别率超过98%，表明这种基于GA-BP神经网络的分类方法优于传统的BP神经网络分类器。

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基于GA-BP神经网络的下肢运动步态识别研究*(2013年)

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本研究利用遗传算法优化BP神经网络，提出了一种有效识别下肢运动步态的方法，旨在提高步态分析的准确性和可靠性。该方法于2013年开展。为了提高下肢表面肌电信号步态识别的准确性，本段落提出了一种基于遗传算法（GA）优化的BP神经网络分类器设计方法。首先对采集到的下肢表面肌电信号进行小波滤波及特征提取；其次构造了基于GA优化的BP神经网络分类器，并以提取出的表面肌电信号特征作为输入对其进行训练；最后测试了该分类器的效果。实验结果显示，采用GA优化后的BP神经网络分类器能够准确识别下肢正常行走中的5个步态阶段，平均识别率超过98%，表明这种基于GA-BP神经网络的分类方法优于传统的BP神经网络分类器。

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