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在线半监督Kohonen网络的预抓取手势识别  
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【英文篇名】 Prefetching gesture recognition based on online semi supervised Kohonen network
【下载频次】 ★★
【作者】 张莉; 田彦涛; 徐卓君;
【英文作者】 Zhang Li; Tian Yantao; Xu Zhuojun; College of Instrumentation and Electrical Engineering; Jilin University; College of Communication Engineering; Key Laboratory of Bionic Engineering Ministry of Education;
【作者单位】 吉林大学仪器科学与电气工程学院; 吉林大学通信工程学院; 吉林省教育部仿生工程重点实验室;
【文献出处】 电子技术应用 , Application of Electronic Technique, 编辑部邮箱 2015年 07期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 手势识别; 表面肌电信号; 在线半监督; Kohonen网络; 数据剪辑;
【英文关键词】 gesture recognition; surface electromyography; online semi supervised; Kohonen network; data editing;
【摘要】 为实现智能仿生手的抓取,提高模式识别的实时性和灵敏性,提出一种在线半监督Kohonen网络。该网络针对表面肌电信号(s EMG)的特性,在有监督Kohonen网络基础上,将有监督和无监督网络的优势进行结合,应用数据剪辑方法处理训练集更新识别网络,在线识别侧边抓取、球形抓取、三指精确抓取和圆柱形抓取4种预抓取手势。实验表明,与不同Kohonen网络相比,此识别方法具有很好的在线识别能力和正确率。
【英文摘要】 In order to realize the grasp of intelligent bionic hand,and improve the timeliness and sensitivity of pattern recogni-tion,a semi supervised Kohonen network is presented in this paper.According to the characteristics of surface electromyography(s EMG),the network combines the advantages of supervised and unsupervised network,and applies the data editing method to han-dle the training set,then to update the identification network based on the supervised Kohonen network.The presented network is used to ident...
【更新日期】 2015-08-11
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引言人手是人类与自然界接触与交流的工具[1],而智能仿生手,即康复型仿生手,主要是用于改善因事故等原因造成手部缺失或无法正常使用的伤残人员生活质量的机器手。在机器人研究领域,研究者研制的各种面向既定环境的工业机器人末端执行器[2],不具有普遍适用性。表面肌电信号(Su

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