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粒子群优化BP神经网络在步态识别中的研究.pdf
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粒子群优化BP神经网络在步态识别中的研究.pdf
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为提高人体下肢步态相位识别准确率以实现外骨骼机器人控制,采用一种改进的粒子群优化MPSO-BP神经网络方法识别不同运动模式下的人体步态相位。通过自适应调整学习因子构造MPSO-BP神经网络分类器,以多种传感信息组成的特征向量样本集训练神经网络分类器,用于识别人体下肢在平地行走、上楼梯和起坐三种典型运动模式下的步态相位。实验结果表明,MPSO-BP神经网络分类器能有效识别三种不同运动模式的步态相位,
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MATLAB实现PSO-BP粒子群优化BP神经网络多特征分类预测(完整源码和数据)数据为多特征分类数据,输入12个特征,分四类。运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致,可以用记事本打开复制到你的文件。
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粒子群优化BP神经网络的权值和阈值,内含详细的代码说明,方便大家阅读
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