Интеллектуальные системы и роботы

Классификация движений искусственной нейронной сетью для управления бионической кистью

В. Ф. Безъязычный^a, А. В. Юдин^a, М. В. Панкратов^a, Е. А. Елисеичев^ab, П. С. Воробьев^ab, И. С. Блинов<sup>ab

a</sup> Рыбинский государственный авиационный технический университет имени П.А. Соловьева, Рыбинск, Россия
^b ООО НПП "БиоТех", Рыбинск, Россия

Аннотация: Приведены результаты обучения и тестирования искусственной нейронной сети распознаванию движений пальцев кисти человека на основе сигналов с электромиографических датчиков. Особое внимание уделено вопросам предварительной обработки исходных сигналов, включающей в себя цифровую фильтрацию, задание оптимального уровня, соответствующего состоянию покоя мышцы, и вычислению признаков сигналов. В статье огибающая электромиографического сигнала строилась на основе признака “средней энергии”, а определение участков мышечной активности осуществлялось с помощью двух порогов: адаптивного по уровню и фиксированного по времени. Непосредственно для обучения искусственной нейронной сети используются три признака, которые определяются в зависимости от требований к качеству обучения, либо по показателю различимости, либо полным перебором сочетаний признаков. Оптимизация набора признаков для обучения искусственной нейронной сети позволила достичь уровня правильных ответов более 97%.

Ключевые слова: искусственная нейронная сеть, предварительная обработка сигнала, набор признаков, оптимизация, качество обучения, электромиография, бионическая кисть.

DOI: 10.14357/20718594250103

Реферативные базы данных:

•