【摘 要】
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目的:为了提高患者在康复训练中的主动性,提升下肢康复外骨骼的训练效果,提出一种基于深度置信网络(deep belief network,DBN)的下肢康复外骨骼关节角位移预测方法.方法:基于DBN,首先建立2层受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)隐含层,利用对比散度算法进行无监督预训练,然后采用最小均方误差作为损失函数,通过反向传播(back propagation,BP)算法来微调权重值和偏置值.为了验证DBN预测方法的有效性,在仿真条件下开展下肢康复外骨骼
【机 构】
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解放军32518部队,福建三明 365000;解放军陆军工程大学野战工程学院,南京 210007
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目的:为了提高患者在康复训练中的主动性,提升下肢康复外骨骼的训练效果,提出一种基于深度置信网络(deep belief network,DBN)的下肢康复外骨骼关节角位移预测方法.方法:基于DBN,首先建立2层受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)隐含层,利用对比散度算法进行无监督预训练,然后采用最小均方误差作为损失函数,通过反向传播(back propagation,BP)算法来微调权重值和偏置值.为了验证DBN预测方法的有效性,在仿真条件下开展下肢康复外骨骼关节角位移预测,并以长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络和BP网络作为对比方法.结果:与LSTM网络和BP网络相比,DBN预测效果最好,髋、膝、踝3个关节角位移均方根误差最小,分别为0.42°、0.41°、0.44°.结论:基于DBN的下肢康复外骨骼关节角位移预测方法预测效果较好,具有广阔的应用前景.
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