检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:张语萌 李志俊[1] 步子豪 陶加贝 ZHANG Yu-meng;LI Zhi-jun;Bu Zi-hao;TAO Jia-bei(Wuhan Institute of Automation,Wuhan University of Technology,Hubei Wuhan 430070,China)
机构地区:[1]武汉理工大学自动化学院
出 处:《科技视界》2019年第28期23-24,26,共3页Science & Technology Vision
摘 要:本文对各种常用分类器进行优缺点分析,最后选择了基于阈值分割的SVM-KNN方法识别步态相位,并与SVM、KNN方法进行比较。In this paper, the advantages and disadvantages of various classifiers are analyzed. Finally, SVM-KNN method based on threshold segmentation is selected to identify gait phase, and compared with SVM and KNN methods.
关 键 词:外骨骼机器人 步态相位识别 SVM-KNN 阈值分割
分 类 号:TP242[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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