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针对不良的步态会对下肢的关节产生不利的影响(加重行走的负担,能量消耗过快等),以及加重患病的风险,提出了利用KNN(k-nearest neighbor)算法对足外8和足内8两种不良步态与正常步态(对照组)进行分类学习,获取分类模型.三种步态的三维步态数据是从17名受试者在正常行走期间通过3D运动捕捉系统获得的,KNN模型对三种步态识别的总正确率为81.7%,对足外8步态的正确率为92.8%以及足内8的正确率为91.0%.模型的正确率较为准确,可以为矫正不良步态提供有力支持、减少不良步态的检测成本. 相似文献
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为了探讨在安卓平台上构建医用图像采集系统的开发个案,分析通过以智能手机、平板电脑为核心安卓设备通过拍照获得化验单数据后进行文本识别并提交智慧医疗系统的解决方案。本文首先通过二值化算法形成低阈值图像数据,使用卷积神经元网络算法对文本进行逐一识别,使用K-means算法对识别后的单字文本进行字段记录值的整合并形成元数据库服务于其他智慧医疗系统模块。在使用9000组数据对神经元网络进行前期训练的前提下,该系统的识别准确率达到了99.5%以上。本系统具有一定的可行性,对未来智慧医疗的系统开发有实践意义。 相似文献
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目的 介绍国内外智能假肢膝关节研究的主要进展,为相关领域的研发提供可借鉴的思路.方法 基于机械结构、调控方式、驱动方式,对典型假肢膝关节进行了分类比较,并从假肢穿戴者的运动意图识别、驱动控制、人机协调控制等方面做了分析.此外,对假肢膝关节在智能化研究与安全性、个性化与通用性、人机共融技术、科学伦理、关键技术等方面需要注意的问题,提出了研发要点和技术思路.结论 智能假肢膝关节应注重安全性与稳定性,规避用户在使用过程中的潜在危险因素;实现假肢控制参数的自整定和灵活适配,在个性化与通用性上达到平衡;综合考虑人—机—环境因素,实现协调控制;坚持"以人为本",在技术方法和科学伦理两个方面开展医工结合的研究;突破关键技术限制,建立完善的社会医疗康复保障服务体系. 相似文献
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性能数据驱动的机械产品关键设计参数识别方法 总被引:2,自引:0,他引:2
利用运行数据识别产品设计缺陷或薄弱环节是产品开发和更新换代的主要模式,也是保证产品服役性能稳定的重要途径.提出了一种性能数据驱动的产品关键设计参数(薄弱环节)识别方法.首先,利用极限学习机算法划分运行工况,提出了基于核主成分分析和高斯混合模型的多工况性能退化评估方法,消除了工况变化对性能退化评估的影响,得到性能退化严重的关键功能模块;其次,对性能监测数据进行聚类分析,识别出与模块性能退化密切相关的关键性能监测参数;最后,建立了“性能监测参数—性能参数—设计参数”三者之间的关联关系,识别出导致性能严重退化的关键设计参数.以某大吨位履带起重机作业机构为例,验证了方法的有效性. 相似文献
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