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针对BP等全局性神经网络收敛速度慢和局部极小的存在,用于人脸表情分类时,不仅实时性难以达到要求,而且识别精度也存在不确定性。为提高速度,加快收敛,提出一种基于局部性CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)神经网络的人脸表情识别方法。先对样本图像进行预处理,提取感兴趣的脸部区域,通过K-L(Karhunen-Loeve)变换对处理后的图像提取眼、嘴和鼻等重要特征点的位置和局部几何形状作为识别特征得到感兴趣的表情区域。最后将待测表情与标准表情的欧氏距离作为CMAC神经网络的输入,表情类型作为网络输出,对人脸7种典型表情进行识别。实验结果表明,基于CMAC的方法能有效地识别人脸表情,而且算法简单,学习速度快,可用于需要实时分析人脸表情的场合。 相似文献
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模糊小脑模型神经网络 总被引:16,自引:0,他引:16
提出输入层具有一定隶属度的模糊小脑模型神经网络(Fuzzy CMAC),它比小脑模型CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)能更真实地描述客观世界.给出n维Fuzzy CMAC算法,仿真结果表明Fuzzy CMAC比小脑模型CMAC具有如下优点:学习收敛速度快得多,可以学习模糊规则.Fuzzy CMAC比CMAC优越,使CMAC成为Fuzzy CMAC的特例. 相似文献
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一种基于模糊CMAC神经网络的自学习控制器 总被引:6,自引:0,他引:6
通过分析模糊控制和基于广义基函数的CMAC神经网络,提出一种模糊CMAC(FCMAC)神经网络。通过FCMAC权系数的在线学习,实现修正模糊逻辑。给出一种基于FCMAC的自学习控制器的结构及合适的学习算法,这种网络每次学习少量参数,算法简单。仿真结果表明所提出的控制器优于传统的PID控制器。 相似文献
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基于有监督Kohonen神经网络的步态识别 总被引:1,自引:0,他引:1
表面肌电信号随着时间的变化而改变,这将影响运动模式的分类精度.传统人体下肢假肢运动模式的识别算法不能保证在整个肌电控制时间内达到对运动模式的有效识别.为了解决这些问题,本文提取步态初期200ms的信号的特征值,将无监督和有监督的Kohonen神经网络算法应用到大腿截肢者残肢侧的步态识别中,并与传统BP神经网络进行了对比.结果表明,有监督的Kohonen神经网络算法将五种路况下步态的平均识别率提高到88.4%,优于无监督的Kohonen神经网络算法和BP神经网络. 相似文献
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《Advanced Robotics》2013,27(15):1903-1925
This work deals with neural network (NN)-based gait pattern adaptation algorithms for an active lower-limb orthosis. Stable trajectories with different walking speeds are generated during an optimization process considering the zero-moment point (ZMP) criterion and the inverse dynamic of the orthosis–patient model. Additionally, a set of NNs is used to decrease the time-consuming analytical computation of the model and ZMP. The first NN approximates the inverse dynamics including the ZMP computation, while the second NN works in the optimization procedure, giving an adapted desired trajectory according to orthosis–patient interaction. This trajectory adaptation is added directly to the trajectory generator, also reproduced by a set of NNs. With this strategy, it is possible to adapt the trajectory during the walking cycle in an on-line procedure, instead of changing the trajectory parameter after each step. The dynamic model of the actual exoskeleton, with interaction forces included, is used to generate simulation results. Also, an experimental test is performed with an active ankle–foot orthosis, where the dynamic variables of this joint are replaced in the simulator by actual values provided by the device. It is shown that the final adapted trajectory follows the patient intention of increasing the walking speed, so changing the gait pattern. 相似文献
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步态识别是根据人体的行走方式进行身份识别. 目前, 大多数步态识别方法通过浅层神经网络进行特征提取, 在室内步态数据集表现良好, 然而在近年新公布的室外步态数据集中性能表现不佳. 为了解决室外步态数据集带来的严峻挑战, 提出了一种基于视频残差神经网络的深度步态识别模型. 在特征提取阶段, 基于提出的视频残差块构建深层3D卷积神经网络(3D CNN), 提取整个步态序列的时空动力学特征; 然后, 引入时序池化和水平金字塔映射降低采样特征分辨率并提取局部步态特征; 使用联合损失函数驱动训练过程, 最后通过BNNeck平衡损失函数并调整特征空间. 实验分别在公开的室内 (CASIA-B)、室外(GREW、Gait3D)这3个步态数据集上进行. 实验结果表明, 该模型在室外步态数据集中的准确率以及收敛速度优于其他模型. 相似文献
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基于改进的CMAC神经网络与PID并行控制的研究 总被引:6,自引:0,他引:6
提出一种改进的CMAC神经网络控制算法,利用满打满葬单元的先前学习次数作为可信度;将改进的CMAC与PID实现复合控制,由CMAC控制器实现前馈控制,PID控制实现反馈控制;仿真表明,改进算法的响应速度和精度有一定的改善。 相似文献
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基于径向基函数神经网络的红外步态识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高红外步态识别的效果,提出一种基于径向基函数神经网络的多分类器融合算法。对红外步态序列,分别应用基于轮廓线傅立叶描述子特征的模糊分类器和基于下肢关节角度特征的贝叶斯分类器进行识别,再利用径向基函数神经网络的学习和分类功能,对获得的输出信息进行度量层的融合和再识别。仿真实验结果表明,该算法获得更加精确的分类效果。 相似文献
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针对双足步行机器人(Biped Walking Robot)腿部逆运动学模型求解问题,采用一种基于CMAC神经网络的机器人逆运动学控制方法,设计CMAC神经网络控制系统.控制系统采用2个CMAC神经网络控制器分别用来逼近步行机器人支撑腿与摆动腿的逆模型,跟踪通过三维线性倒立摆模型生成的给定腰部轨迹.建立步行机器人正运动学模型来调整CMAC神经网络权值,实现了步行器人腿部逆运动学映射.仿真结果表明,CMAC神经网络控制系统可以在保证机器人位姿良好的情况下跟踪给定的参考轨迹.三维运动学仿真结果进一步验证了控制算法的有效性. 相似文献
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基于神经网络的机器人视觉伺服控制 总被引:3,自引:3,他引:3
视觉伺服可以应用于机器人初始定位自动导引、自动避障、轨线跟踪和运动目标跟踪等控制系统中。传统的视觉伺服系统在运行时包括工作空间定位和动力学逆运算两个过程,需要实时计算视觉雅可比矩阵和机器人逆雅可比矩阵,计算量大,系统结构复杂。本文分析了基于图像的机器人视觉伺服的基本原理,使用BP神经网络来确定达到指定位姿所需要的关节角度,将视觉信息直接融入伺服过程,在保证伺服精度的情况下大大简化了控制算法。文中针对Puma560工业机器人的模型进行了仿真实验,结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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为了快速生成仿人机器人跑步运动轨迹,研究了一种用于仿人机器人跑步步态生成的步态规划器。采用三维弹簧倒立摆模型描述跑步过程中仿人机器人质心运动规律,奔跑时机器人质心轨迹及落脚点位置可以由四个步态参数来确定,从而将步态规划问题转化成步态参数优化问题,求解了500余种不同运动状态下的步态参数。建立了基于三层BP神经网络的步态规划器,将优化结果作为训练样本训练神经网络。用上述规划器实现了仿人机器人跑步步态规划并对规划结果进行了仿真验证。研究结果表明,基于BP神经网络的步态规划器可以实现步态参数的快速计算,生成的跑步步态逼真;提出的跑步运动步态规划方法可行,为仿人机器人实时轨迹生成提供了一种解决方法。 相似文献
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CSTR系统的基于CMFC神经元网络的学习控制研究 总被引:2,自引:0,他引:2
CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller或Cerebellar Model Arithmetic Computer)神经元网络是由Albus提出的一种表达复杂非线性函数的表格查询的自适应系统。本文将CMAC应用到具体的连续搅拌反应釜(CSTR)系统的学习控制研究中,仿真结果表明,该学习控制策略具有较强的自学习能力且容易实现,对于改善非线性控制的性能,不失为一种有益的尝试。 相似文献
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步态识别是非接触式生物识别领域中一个比较前沿的课题,它主要是利用行走过程中个体步态之间的差异来识别人的身份。近年来,随着可穿戴传感器在人体信息采集中的广泛应用,利用惯性传感器采集步行过程中的线性加速度以及角速度进而实现步态特征提取是该领域中一个研究热点。为了提取更加有效的步态识别特征,利用基于注意力机制的卷积神经网络来进行步态特征的深度学习,其主要流程是先对原始数据进行预处理,接着利用卷积神经网络对处理后的数据提取步态特征,然后利用注意力机制对步态特征进行加强,最后再分类。实验结果证明了本文方法的优越性。 相似文献
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无监督学习的竞争式神经网络是一种数据聚类方法,能保持输入空间的拓扑关系不变,借助于一维或二维输出平面的一组有序的向量,实现高维数据的聚类和可视化;探讨了一种无监督神经网络--SOFM网络原理、思想和算法步骤,研究了无监督网络在模式识别中的应用,提出了基于SOFM网络的故障模式识别和状态监测方法;通过实例研究了SOFM网络在机械设备故障模式识别和状态监测中的应用. 相似文献