【摘 要】
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目的建立易跌倒老人的识别模型,为预防和控制老年人跌倒提供分析方法。方法本文通过对起立行走计时(timed up and go,TUG)试验收集的老年人运动学数据进行分析,以老年人行进
【机 构】
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首都经济贸易大学,北京城市系统工程研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC2001400),北京市科学技术研究院创新团队计划(IG201704C1),北京城市系统工程研究中心自立课题(2019C010)
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目的建立易跌倒老人的识别模型,为预防和控制老年人跌倒提供分析方法。方法本文通过对起立行走计时(timed up and go,TUG)试验收集的老年人运动学数据进行分析,以老年人行进期间的各体段(头颈部、手臂、下躯干、腿部)质心位移为特征维度,建立神经网络模型;通过问卷收集试验人员在过去一年的跌倒发生情况,按照有无跌倒史将人群分为易跌倒和不易跌倒。结果基于广义回归神经网络(general regression neural network,GRNN)为基础的识别模型效果最好,准确度为95.83%。概率神经
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