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J-GLOBAL ID：202202228392913949   整理番号：22A0464466

GA-ELMニューラルネットワークおよび表面筋電図に基づく異なる負荷の下での手首角度予測【JST・京大機械翻訳】

Wrist angle prediction under different loads based on GA-ELM neural network and surface electromyography

著者 (14件)： Liu Yibo (Key Laboratory of Metallurgical Equipment and Control Technology of Ministry of Education, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Li Chengcheng (Key Laboratory of Metallurgical Equipment and Control Technology of Ministry of Education, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Jiang Du (Key Laboratory of Metallurgical Equipment and Control Technology of Ministry of Education, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Jiang Du (Research Center for Biomimetic Robot and Intelligent Measurement and Control, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Jiang Du (Hubei Key Laboratory of Mechanical Transmission and Manufacturing Engineering, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Chen Baojia (Hubei Key Laboratory of Hydroelectric Machinery Design and Maintenance, Three Gorges University, Yichang, China) ,  Sun Nannan (Technology research and development, Huaxia Xingguang Industrial Design Jiangsu Co, Ltd, Suqian, China) ,  Cao Yongcheng (Technology research and development, Hubei Jingmen Wusan Machinery Equipment Manufacturing Co, Ltd, Jingshan, China) ,  Tao Bo (Key Laboratory of Metallurgical Equipment and Control Technology of Ministry of Education, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Tao Bo (Research Center for Biomimetic Robot and Intelligent Measurement and Control, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Tao Bo (Hubei Key Laboratory of Mechanical Transmission and Manufacturing Engineering, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Li Gongfa (Key Laboratory of Metallurgical Equipment and Control Technology of Ministry of Education, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Li Gongfa (Research Center for Biomimetic Robot and Intelligent Measurement and Control, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Li Gongfa (Hubei Key Laboratory of Mechanical Transmission and Manufacturing Engineering, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, China)
資料名： Concurrency and Computation: Practice & Experience  (Concurrency and Computation: Practice & Experience)
巻： 34  号： 3  ページ： e6574  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2542A  ISSN： 1532-0626  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： sEMG(表面筋電図)パターン認識において,ほとんどの研究は,異なる四肢の静的パターン認識に焦点を合わせ,負荷強度の変化および関節角運動情報の重要性を無視している。従来の静的定性的パターン認識は,運動振幅と負荷強度を調整することができないので,種々の負荷強度の下で手首角度の連続予測を研究することは,非常に重要である。表面EMG信号と関節角度信号の間の相関に基づいて,本論文は,ニューラルネットワークに基づき,種々の負荷の下で,連続的に,手首角度を同定し,予測した。この論文におけるsEMGシグナルは,倫理委員会と人々のインフォームドコンセントの承認とレビューで集めた。定性的パターン認識は,手首運動範囲と種々の負荷訓練強度を調整することができないので,本論文は,極端学習機械(ELM)を最適化するために,遺伝的アルゴリズムに基づく角度予測モデルを確立する。さらに,本論文では,手首角の連続予測精度に対する異なる負荷の影響を分析し,正確な手首予測の連続定量的角度を実現した。実験解析は,遺伝的アルゴリズムに基づいて最適化したELMによって予測された手首関節角度が実際の角度に近く,平均誤差が約5.96度であることを示した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  パターン認識 ,  *ニューラルネットワーク ,  手関節 ,  インフォームドコンセント ,  遺伝的アルゴリズム ,  予測モデル
準シソーラス用語： ウェーブレットフィルタ ,  予測精度 ,  関節角度 ,  *表面筋電図 ,  極度学習機械 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ニューラルネットワーク ,  表面EMG信号 ,  ウェーブレットフィルタリング ,  手首角

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： Ga ,  ELM ,  ニューラルネットワーク ,  表面筋電図 ,  手首 ,  予測