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J-GLOBAL ID：202002228268030739   整理番号：20A0911939

手のEMG信号の分類に関するニューラルネットワークとKalmanフィルタに基づく線形モデルの性能評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluating the Performance of Neural Network and Kalman Filter Based Linear Model on Classification of Hand EMG Signals

著者 (5件)： Ahmed Abdullah (Benha University,Department of Mechanical Engineering,Benha,Egypt) ,  Magdy Mahmoud (Benha University,Department of Mechanical Engineering,Benha,Egypt) ,  El-Assal Ahmed (Benha University,Department of Mechanical Engineering,Benha,Egypt) ,  El-Betar Ahmed (Benha University,Department of Mechanical Engineering,Benha,Egypt) ,  Ali Hussein F. M. (Benha University,Department of Mechanical Engineering,Benha,Egypt)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： JAC-ECC  ページ： 76-79  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,多くの革命的アルゴリズムがニューラルネットワーク分類の性能を強化するために設計された。本論文では,人工ハンドの直感的な制御におけるこれらのアルゴリズムの一つの効率を評価することを目的とした。ニューラルネットワークとKalmanフィルタに基づく線形モデルの組合せを用いて,単一筋電図チャネル電極を動員することにより,4つの運動パターンを分類した。得られた認識精度は,平均二乗誤差0.0473で95.4%に達した。結果は,提案した技術が従来の分類戦略と比較して有望で競争力があることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *ニューラルネットワーク ,  筋電図 ,  *Kalmanフィルタ ,  チャネル ,  性能評価
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  運動パターン ,  *線形モデル ,  認識精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 手 ,  EMG ,  分類 ,  ニューラルネットワーク ,  Kalmanフィルタ ,  線形モデル ,  性能評価