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J-GLOBAL ID：201602282208112343   整理番号：16A0082495

蟻コロニー探索の理論に基づく最適Kalmanストライド周波数予測【Powered by NICT】

Optimal Kalman stride frequency prediction based on the theory of ant colony search

著者 (4件)： Fang Zheng (Dep. of Mechanical and Electrical Engineering, Xiamen Univ., Xiamen) ,  Wang Lei (Dep. of Mechanical and Electrical Engineering, Xiamen Univ., Xiamen) ,  Yu Tao (Dep. of Mechanical and Electrical Engineering, Xiamen Univ., Xiamen) ,  Chen Siyuan (Dep. of Mechanical and Electrical Engineering, Xiamen Univ., Xiamen)
資料名： Huazhong Keji Daxue Xuebao Zirankexueban  (Huazhong Keji Daxue Xuebao Zirankexueban)
巻： 43  号： 7  ページ： 109-113  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2695A  ISSN： 1671-4512  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： インテリジェント下肢はリアルタイムで膝関節の減衰を調節できるようにすると,固有振動数は実際のペースに一致させるために,最も自然な歩行を達成するために,蟻コロニー探索の理論に基づく最適Kalmanストライド周波数予測アルゴリズムを提案した。ストライド周波数はKalman予測方程式によって予測された。Kalman予測方程式における2パラメータの最適組合せ,システム誤差と測定誤差は,アリコロニーアルゴリズムを用いて連続領域で見られた。ストライド周波数データの6グループが得られた。最終試験結果は試験データの3グループにおいて,アリコロニーアルゴリズムと事後値によって最適化されたKalman予測方程式によって予測された次の一歩一歩頻度の間の偏差は,44.10%,43.42%と36.17%減少するが,以下のようになることが分かった。その結果,この方法は,Kalman予測アルゴリズムを組み合わせた及びアリコロニーアルゴリズムはインテリジェント下肢制御への応用の可能性を有していることを示す。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最適化 ,  膝関節 ,  測定誤差 ,  下肢 ,  固有振動数 ,  *周波数
準シソーラス用語： 試験データ ,  アントアルゴリズム ,  予測アルゴリズム ,  実時間 ,  *蟻コロニー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 蟻コロニー ,  探索 ,  理論 ,  予測