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训练样本的质量直接影响神经网络的识别能力．我们针对手部运动模式分类问题，提出了一种典型样本的提取方法。首先。利用“类属函数”对原始样本进行预处理，以提高聚类样本的质量；然后利用聚类分析方法求得各类样本的聚类中心，得到典型样本。在此基础上，使用该方法来获得手部肢体张开、合拢动作的典型样本．将其作为训练样本BP神经网络进行训练，完成运动模式的识别。实验表明，通过提取运动模式的典型样本的方式可提高模式识别准确率。