[发明专利]基于LVQ‑GA‑BP的数据手套手势识别算法

权利要求书

1.基于LVQ-GA-BP的神经网络手势识别算法，通过数据手套传感器采集手势数据信息，再将采集到的数据通过LVQ神经网络进行分类处理，最后通过GA-BP神经网络进行学习训练，将其训练好的算法应用到基于数据手套的手势识别中，与其定义的手势匹配，实现虚拟机器人的遥操作。

2.根据权利要求1所述的基于LVQ-GA-BP的神经网络手势识别算法，其特征在于，LVQ神经网络对数据手套采集的信息进行分类处理，首先初始化LVQ神经网络，输入样本被送至LVQ神经网络，竞争层的神经元通过胜者为王竞争规则产生获胜神经元，容许其输出为1，而其他神经元输出为0，与获胜神经元所在组相连接的输出神经元输出为1，其他输出数为0，以达到输入样本分类的目的。

3.根据权利要求2中确定的样本，作为GA-BP神经网络的输入，利用GA算法的优势，将其用作训练神经网络的学习方法；每次都采用编码的方法对每个权值进行编码，然后通过遗传算法操作，求解最优权值和阀值；将最优权值和阀值解码，为下一步网络训练提高初始权值和阀值，直至训练精度满足要求。