An Adaptive Classification Methodology for Myoelectrically Controlled Prostheses
Notice bibliographique
Résumé
Myoelectric signals (MES) have proven to be effective inputs to control systems of powered prosthetic devices. A number of output motions can be derived from the MES monitored from multiple control sites by employing pattern recognition techniques; however, MES measurement conditions will change over time, causing increased signal variation from the training data, making initial training data inadequate classification exemplars. To create a dynamically adaptable system, a classifier that undergoes continuous online training was developed. This classifier validates decisions and uses valid feature vectors for retraining, with classification decisions as classifier targets. Validation utilizes a retraining buffer to find 64 consecutive and identical majority vote decisions. The use of a large buffer ensures a higher confidence that the class decisions are correct. Every 8^th feature vector from the buffer is incorporated into the training set, discarding older feature vectors to maintain a constant number of training exemplars. Retraining the classifier with this new training set allows the classifier to adapt to changes in the MES. This study compared the continuously trained linear discriminant analysis classifier with a noncontinuously trained classifier, using data collected from six subjects. An average improvement of 2.57% was seen with the continuously trained classifier.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».