Система управления движениями пальцев на основе модели искусственной нейронной сети
Notice bibliographique
Résumé
Поверхностный электромиографический (пЭМГ) сигнал применяется в различных сферах, где существует необходимость измерять активность мышц тела человека, например интерфейс «мозг–компьютер», индустрия игр, медицинская техника и другие практические сферы. Более того, использование пЭМГ сигнала в отрасли изготовления активных протезов является традиционным уже в течение многих лет. Однако, несмотря на тот факт, что вопрос о его использовании в сфере протезирования пальцев остается открытым, обычно пЭМГ сигнал требует многоканальных измерительных устройств или массивного объемного оборудования для точного распознания движения кистей рук или пальцев. Это снижает возможную портативность и удобство протезов, и в конечном итоге увеличивает их конечную цену. В этой статье предложен метод организации блока управления и измерения для протеза на основе модели искусственной нейронной сети (ИНС) и пЭМГ измерительной системы на основе одноканального микроконтроллера. Предлагаемая модель ИНС учитывает только 4 входных характеристики пЭМГ сигнала во временной области и обеспечивает точность 95,52% для классификации 6 различных типов движений пальца. Таким образом, данная модель представляет собой решение, пригодное для реализации в системе протезов пальцев или кисти.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,018 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».