【摘 要】
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为提高头部体态语言表达"同意"与"不同意"态度的识别效果,提出结合贪心遗传算法和Elman神经网络的表面肌电识别方法。通过前导实验分别采集8名被试者点头与摇头时颈部肌肉的表面肌电信号,利用Wilcoxon秩和检验提取具有显著性差异的10个肌电时域特征值,进而基于贪心遗传算法优化的Elman神经网络建立体态语言识别模型。实验结果表明,该模型能成功识别自发表达"同意"与"不同意"的头部体态语言,与标准
【机 构】
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东华大学机械工程学院,东华大学服装·,艺术设计学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51305077）；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（13D110318）．
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为提高头部体态语言表达"同意"与"不同意"态度的识别效果,提出结合贪心遗传算法和Elman神经网络的表面肌电识别方法。通过前导实验分别采集8名被试者点头与摇头时颈部肌肉的表面肌电信号,利用Wilcoxon秩和检验提取具有显著性差异的10个肌电时域特征值,进而基于贪心遗传算法优化的Elman神经网络建立体态语言识别模型。实验结果表明,该模型能成功识别自发表达"同意"与"不同意"的头部体态语言,与标准Elman神经网络和BP神经网络的识别模型相比,相关系数更高、均方误差更小,对测试集的正确识别率提高了3
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