GL-RBF优化的数据手套手势识别算法

作     者：李东洁 李洋洋 杨柳 LI Dong-jie;LI Yang-yang;YANG Liu

作者机构：哈尔滨理工大学机电控制及自动化技术研究所黑龙江哈尔滨150080 

基　　金：国家自然科学基金(51105117) 黑龙江省自然科学基金(QC2014C054) 黑龙江省博士后科研启动基金(LBH-Q13094) 黑龙江省高校青年学术骨干支持计划项目(1254G023) 哈尔滨理工大学青年拔尖创新人才培养计划资助(201304) 

出 版 物：《哈尔滨理工大学学报》 (Journal of Harbin University of Science and Technology)

年 卷 期：2017年第22卷第4期

页      码：7-12页

摘      要：针对5DT数据手套手势识别过程中的精度和实时性问题,提出GA算法和LM算法混合优化的RBF神经网络手势识别方法。该算法首先确定RBF神经网络基函数的中心,根据遗传算法确定神经网络的初值,同时利用LM算法和遗传算法混合训练RBF神经网的权值和阈值,将已经完成训练的神经网络应用到实际数据手套的手势识别过程中。通过实验及仿真结果可知,所提出的设计方法能够有效的提高训练速度,减少训练时间,并且提高了数据手套与机器人操作系统的实时性和控制精度。

主 题 词：手势识别 数据手套 RBF神经网络 GA算法 LM算法 

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] 

D　O　I：10.15938/j.jhust.2017.04.002

馆 藏 号：203274967...