BP神经网络提升大腿截肢者运动模式识别准确率

本文主要探讨了在假肢运动优化控制领域的关键问题——动力型假肢中运动模式识别的准确性提升。针对大腿截肢者这一特殊用户群体，研究者利用了BP（Back Propagation）神经网络技术来构建一个高效的大腿截肢者运动模式识别模型。BP神经网络是一种广泛应用的人工神经网络模型，以其自学习和泛化能力强的特点，在模式识别任务中表现出色。 首先，为了获取大腿截肢者的运动信息，研究人员设计了一个人体下肢运动信息系统，该系统通过集成双轴加速度传感器和陀螺仪等设备，实时捕捉下肢髋关节的角速度信号和加速度信号。这些数据是训练和评估神经网络的基础，它们包含了肢体在不同运动状态下的关键特征。 在模型构建过程中，预处理是非常关键的一步。通过对原始输入数据进行滤波、归一化和噪声去除等操作，可以提高模型对有效信号的敏感度，减少干扰。此外，合理的网络结构设计也是至关重要的，这包括选择合适的神经元数量、层数，以及激活函数等参数，以确保模型能够捕捉到复杂运动模式之间的差异。 研究者探索了不同的训练模式，如监督学习和反向传播算法，以优化网络权重的调整过程。他们可能采用了交叉验证或分批训练等策略，以防止过拟合并提高模型的泛化能力。训练模式的选择直接影响了模型在新数据上的表现，因此，经过反复试验，找到了最优的训练策略。 实验结果显示，改进后的BP神经网络模型成功地识别了平地行走、上楼、下楼、上坡和下坡这五种常见的运动模式，其正确识别率达到90.4%，这表明该模型在实际应用中具有较高的实用价值。这种高精度的运动模式识别有助于实现假肢的智能控制，从而提升大腿截肢者日常生活的便利性和舒适性。 本文的研究对于推动假肢技术的发展具有重要意义，尤其是在增强动力型假肢的自适应性和智能化方面。通过BP神经网络的大腿截肢者运动模式识别，可以实现更精确、自然的假肢运动控制，从而改善截肢者的生活质量。未来的研究可能进一步探索如何将这种模型扩展到更多复杂的运动场景，以及如何将其与其他传感器技术结合，以提高整体性能。