[发明专利]基于多特征融合CNN的肌电手势识别方法在审
| 申请号： | 202010744973.1 | 申请日： | 2020-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN111860410A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 郭剑;孙浩然;何玉鹏;鲁捷敏;韩嘉琛;韩崇;王娟 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06F3/01;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 张玉红 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 基于多特征融合CNN的肌电手势识别方法，提出了基于并行的特征融合卷积神经网络架构。该方法为简化训练过程，减少训练集对于设计特定特征集的依赖，以深度学习方法中的卷积神经网络架构为基础进行设计；其次在架构上使用并行神经网络对时域信号和频域信号同时进行训练，有助于提升训练效率，减少训练时间；在训练模型中，提取训练初期的浅层数据特征与网络末端的深层特征相融合，输入分类层进行分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 融合 cnn 手势 识别 方法 | ||
【主权项】：
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