基于广义回归神经网络的上肢关节角度预测

作者：刘克平; 孙瑞玲; 柴媛媛; 孙中波

来源：科学技术与工程, 2021, 21(17): 7187-7192.

• 意图识别
• 表面肌电信号
• 信号处理
• 广义回归神经网络

针对人体上肢运动意图识别问题,基于上肢表面肌电信号,提出广义回归神经网络(general regression neural network, GRNN)预测受试者的上肢关节角度。GRNN预测模型的输入为处理后的表面肌电信号,预测的3个关节角作为输出,将GRNN预测结果和径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络的预测结果对比,并用均方根误差对上肢关节角度的预测结果做评估,验证GRNN模型预测上肢关节角度的可行性。结果表明,GRNN模型能较好地估计人体关节角度。

• 单位
  长春工业大学; 电子工程学院