基于改进麻雀搜索算法优化KELM的下肢运动识别方法
实质审查的生效
摘要
本发明提出一种基于改进麻雀搜索算法优化KELM的下肢运动识别方法，对采集与特征提取后的肌电信号，采用改进麻雀搜索算法优化核极限学习机，进行下肢运动识别；所述改进麻雀搜索算法用于对KELM神经网络的正则化系数C和最优核参数σ进行优化，构造KELM最优模型，并利用Tent混沌映射替代SSA中随机生成的方式初始化麻雀种群，以及采用警戒者数量递减策略调节警戒者在迭代过程中的数量。具有计算速度快、稳定性好、正确率高等优势。
基本信息
专利标题 ：
基于改进麻雀搜索算法优化KELM的下肢运动识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114330438A
申请号 ：
CN202111624142.1
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
涂娟黄紫娟赵翔陈建国
申请人 ：
福州大学
申请人地址 ：
福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学
代理机构 ：
福州元创专利商标代理有限公司
代理人 ：
丘鸿超
优先权 ：
CN202111624142.1
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06N3/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20211228
申请日 : 20211228
2022-04-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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