【摘 要】
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支持向量机 (SVM)是一种新的机器学习机制。研究了基于支持向量机的控制假手表面肌电识别方法和性能 ,并与反向传播 (BP)神经网络分类器进行了比较。分类的六种手腕部动作分
【基金项目】
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国家自然科学基金资助 (资助号 :60 1710 0 6)
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支持向量机 (SVM)是一种新的机器学习机制。研究了基于支持向量机的控制假手表面肌电识别方法和性能 ,并与反向传播 (BP)神经网络分类器进行了比较。分类的六种手腕部动作分别是腕内旋、腕外旋、展拳、握拳、肘部外旋、肘部内旋。利用“一对一”的分类策略和二叉树构造多类SVM分类器。核函数分别采用多项式和径向基函数。实验结果表明SVM可以有效地对表面动作肌电进行分类 ,SVM分类准确率普遍优于传统的BP神经网络 ,且具有良好的泛化推广能力。不同的核函数对分类准确率影响较小
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