基于CNN-ENN的改进串行混合网络及多传感器信息融合的运动意图识别研究

作     者：张鹏 张峻霞 ZHANG Peng;ZHANG Junxia

作者机构：天津市轻工与食品工程机械装备集成设计与在线监控重点实验室天津科技大学天津300222 天津科技大学机械工程学院天津300222 

基　　金：天津市研究生科研创新项目(2019YJSB014) 天津市科技支撑计划项目(14ZCZDSY00010) 

出 版 物：《传感技术学报》 (Chinese Journal of Sensors and Actuators)

年 卷 期：2021年第34卷第7期

页      码：932-938页

摘      要：为了提高基于传感器信号的运动意图识别准确度,开展了基于深度学习和多传感器信息融合的运动意图识别方法的研究。首先,在平地、10°上/下坡、上/下楼梯,共5种步态模式下,提取了80名受试者的运动传感器数据,采用非线性降维Diffusion Maps法(DM)对数据进行降维,利用短期傅里叶变化(SIFT)提取数据特征;构建基于卷积神经网络(CNN)和埃尔曼神经网络(ENN)的新型串行混合网络模型(CNN-ENN),并完成了模型的训练;随机选取了5名志愿者参与实验测试。实验结果表明CNN-ENN改进串行混合网络模型对多传感器融合信息的平均识别准确度为95.86%,分别比传统的运动意图识别算法CNN和基于集成学习的加权投票算法(MFR)高10.21%和16.37%。实践表明深度学习模型与多传感器信息融合技术相结合的方法对运动意图识别精度的提高有很好的指导价值。

主 题 词：运动意图识别 串行混合网络模型 深度学习 多传感器信息融合 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 081104[081104] 08[工学] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1004-1699.2021.07.013

馆 藏 号：203104873...