TY -的A2 -汗,爱迪盟——菅直人秀AU -杨,丹盟——曹,Le AU -蜀Huisheng AU -李,渊源盟——姚明,魏盟——张,夏风PY - 2020 DA - 2020/12/04 TI -小说PSO-Based优化轻量级卷积神经网络多通道表面的运动识别肌动电流图SP - 6642463六世- 2020 AB -作为人机交互的媒介,是至关重要的正确和快速解释表面的运动信息肌电图(表)。深度学习可以识别各种面肌行动通过端到端的培训。然而,大多数现有的深度学习方法都有复杂的结构和众多参数,使网络优化问题难以实现。摘要小说PSO-based优化轻量级卷积神经网络(PLCNN)是旨在提高精度和优化模型应用于面肌运动识别的信号。目的是减少深层神经网络结构的复杂性,设计卷积神经网络模型主要由三个卷积层和两个完整的连接层。与此同时,粒子群优化(PSO)用于优化hyperparameters和完善autoadaptive设计面肌电信号模式识别模型的能力。进一步表明潜在的应用,三个实验的目的是根据身体动作的进步过程对Ninapro标准数据集。实验结果表明,该PLCNN识别方法优于其他四个流行的分类方法。SN - 1076 - 2787你——https://doi.org/10.1155/2020/6642463——10.1155 / 2020/6642463 JF - PB - Hindawi KW - ER -复杂性