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摘要
建立表面肌电信号(surface electromyography, sEMG)和关节运动量的映射模型，对康复机器人的连续运动过程控制具有重要意义。为提高预测模型的准确性和适用性，基于肌肉协调理论，采用特征提取和主成分分析提取肌肉激活度，提出遗传算法(GA)优化的支持向量回归算法(Support Vector Regression, SVR)构建肌肉激活度和膝关节角度之间的映射模型，并对健康受试者和膝关节损伤患者在不同运动状态下的sEMG进行膝关节角度预测。GA-SVR算法预测结果的均方根误差分别为1.94°和2.44°,远优于BP神经网络的18.21°和18.28°。结果表明，GA-SVR具有较高的预测精度和较强的通用性。
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