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J-GLOBAL ID：201802229845571646   整理番号：18A0667949

MPSO-BPニューラルネットワークに基づく人間歩行認識【JST・京大機械翻訳】

Human gait recognition based on MPSO-BP neural network method

著者 (4件)： Sun Nan (常州大学 机械工程学院,江蘇 常州 213164;中国科学院 合肥物質科学研究院 先進制造技術研究所,江蘇 常州 213164) ,  Luo Minzhou (中国科学院 合肥物質科学研究院 先進制造技術研究所,江蘇 常州,213164) ,  Wang Yucheng (中国科学院 合肥物質科学研究院 先進制造技術研究所,江蘇 常州,213164) ,  Zhao Hanbin (中国科学院 合肥物質科学研究院 先進制造技術研究所,江蘇 常州,213164)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 53  号： 21  ページ： 121-125  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： 人間の下肢歩行の位相認識の精度を改善するために,外骨格ロボットの制御を実現するために,改良PSOアルゴリズムを用いて,異なる運動モードにおける人間の歩行位相を認識するために,改良PSO-BPニューラルネットワークを用いた。MPSO-BPニューラルネットワーク分類装置を適応的に調整することによって,種々のセンサ情報からなる特徴ベクトルサンプルセットを訓練することによって,人間の下肢の平面歩行,階段階段,および3つの典型的運動モードの歩行位相を認識した。実験結果は,MPSO-BP神経回路網分類装置が3つの異なる運動パターンの歩行位相を認識することができ,認識精度が96%以上に達し,認識性能が従来のBPニューラルネットワークモデルと粒子群最適化ニューラルネットワークモデルより優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *歩行 ,  ロボット ,  神経回路網 ,  分類装置 ,  下肢 ,  外骨格 ,  *ニューラルネットワーク ,  位相
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  *逆伝播ニューラルネットワーク ,  認識精度 ,  運動パターン ,  特徴ベクトル ,  粒子群最適化 ,  *歩容認証 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： gait recognition ,  gait phase ,  neural network ,  particle swarm optimization

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (2件)： 人間 ,  歩行認識