| 基于Fisher判别和GKF-RELM算法的多特征步态模式识别 |
| |
| 引用本文： | 黎毅达,高发荣,姚婷,蔡利杰.基于Fisher判别和GKF-RELM算法的多特征步态模式识别[J].电子学报,2021,49(10):1993-2001. |
| |
| 作者姓名： | 黎毅达 高发荣 姚婷 蔡利杰 |
| |
| 作者单位： | 杭州电子科技大学自动化学院,浙江杭州310018;北京京东乾石科技有限公司,北京100176;杭州电子科技大学自动化学院,浙江杭州310018 |
| |
| 摘 要： | 为提高下肢表面肌电信号步态识别的识别精度和计算效率,采用一种基于高斯核函数优化正则化超限学习机(GKF-RELM)算法,对肌电信号提取时域、频域和非线性动力学三类特征并分别计算步态识别率,运用Fisher判别函数分析所提特征的可分性,得到多类特征的融合特征作为输入数据对分类器进行训练,再用训练好的分类器进行步态识别,从识别率和计算时间两方面,分别与支持向量机(SVM)和深度神经网络(DNN)方法进行了对比分析.结果表明,基于Fisher判别可分性指标确定的多类特征组合,能得到最优识别效果,并在提高分类精度的同时,优化了计算效率.此外,GKF-RELM方法的识别率也优于传统的ELM方法.
|
| 关 键 词： | 步态识别 多特征融合 GKF-RELM算法 深度神经网络 Fisher判别分析 |
Multi-Feature Gait Pattern Recognition Based on Fisher Discriminant and GKF-RELM Algorithm |
| |
| LI Yi-da,GAO Fa-rong,YAO Ting,CAI Li-jie.Multi-Feature Gait Pattern Recognition Based on Fisher Discriminant and GKF-RELM Algorithm[J].Acta Electronica Sinica,2021,49(10):1993-2001. |
| |
| Authors: | LI Yi-da GAO Fa-rong YAO Ting CAI Li-jie |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
