改进Kohonen网络的sEMG姿态手势识别  

作　　者：张莉[1] 胡鹤[1] 

机构地区：[1]吉林大学仪器科学与电气工程学院

出　　处：《信息系统工程》2015年第6期100-102,共3页

基　　金：吉林省科技发展重点基金资助项目(20090350)

摘　　要：为提高智能仿生手姿态手势识别正确率,本文提出一种改进Kohonen自组织竞争网络。针对表面肌电信号(s EMG)特性,对Kohonen网络结构进行调整,增加输出层将其变为有监督学习网络,并优化初始权值。选择具有较高分类能力的特征值AR模型系数作为改进Kohonen网络的输入,识别伸食指、伸腕、屈腕、OK手势、数字8手势、侧腕、胜利手势和反掌8种姿态模式。实验表明,与传统Kohonen网络相比,改进的神经网络分类器具有更高的分类能力。

关 键 词：姿态手势识别 KOHONEN网络 表面肌电信号 有监督 权值优化 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]