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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明提供一种稳定性特征发掘的迁移学习肌电手势识别方法；其过程如下.1.表面肌电信号的采集；2.对肌电信号数据进行预处理和特征提取；3.训练集、无标记样本、有标记样本划分，并使用训练集训练分类器；4.建立稳定性特征发掘的迁移学习肌电手势识别的目标函数；5.不断迭代优化目标函数；6.使用映射参数重新映射无标记样本；7.使用分类器对无标记样本分类，得到手势标签。本发明能够将偏移后的样本通过简单的矫正过程，映射到与训练样本相似的分布中，使模型的识别准确率保持在一个可靠的范围内。此外，本发明通过迭代更新的方法能够得到的稳定性特征发掘因子，通过稳定性特征发掘因子能够获得映射前后样本特征的变化程度。
主权项：1.一种稳定性特征发掘的迁移学习肌电手势识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、被测者无偏移地佩戴肌电采集装置并作出多种不同手势，采集的肌电信号经过预处理和特征提取后，作为未偏移样本；步骤2、将未偏移样本作为训练集，训练分类器；并对对训练集中每个类的样本分别聚类，每个类得到p个原型点；步骤3、建立嵌入稳定性特征发掘因子θ的肌电偏移映射模型；构建肌电偏移映射模型的目标函数如下： 式中，F为样本信任矩阵；S，T分别为原象和象；A，Θ分别为映射矩阵和稳定性特征发掘矩阵；I为单位矩阵；b为偏移向量；β、γ为可调参数；步骤4、被测者佩戴肌电采集装置并进行偏移初标定；偏移初标定的过程为：被测者作出多种不同手势，得到有标记样本Xl；每个有标记样本均在同类别的各原型点中选择欧式距离最近的原型点作为象Tl；将有标记样本Xl和象Tl分别作为原象S和象T，对目标函数迭代更新，得到有标记样本的映射矩阵A、偏移向量b和稳定性特征发掘矩阵Θ；步骤5、被测者作出需要被识别的手势，肌电采集装置采集被测者的肌电信号；所得肌电信号经过预处理和特征提取后作为无标记样本Xu；步骤6、利用参数A，b，Θ映射有标记样本Xl和无标记样本Xu，并基于映射结果对参数A，b，Θ进行迭代更新；步骤7、利用步骤6更新得到的参数A，b，Θ映射无标记样本Xu；将映射后的无标记样本X′u输入步骤2训练的分类器，获得肌电手势识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种稳定性特征发掘的迁移学习肌电手势识别方法
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