階層型ニューラルネットワークと自己組織化マップによる筋電義手のための指動作識別の比較に関する研究

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC12160

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日: 2012/03/07

タイトル(英語): Comparison of Recognition Accuracy of Finger Operation for Myoelectric Prosthetic Hand Using Feedforward Neural Network and Self-organizing Map

著者名: 齋藤 怜(法政大学),唐来 拓(法政大学),石井 千春(法政大学),佐々木 智典(東京都立産業技術研究センター),橋本 洋志(産業技術大学院大学)

著者名(英語): Saitou Satoru(Hosei University),Tourai Hiraku(Hosei University),Ishii Chiharu(Hosei University),Sasaki Akinori(Tokyo Metropolitan Industrial Technology Research Institute),Hashimoto Hiroshi(Advanced Institute of Industrial Technology)

キーワード: 筋電義手|表面筋電位|階層型ニューラルネットワーク|自己組織化マップ|Myoelectric prosthetic hand|Surface electromyogram|Feedforward neural network|Self-organizing map

要約(日本語): 本論文では，筋電義手の制御のために表面筋電位による指動作の識別を行った。6種類の指動作に対して，指動作の速さに応じた遅筋と速筋の特性に着目し，低周波と高周波の2つの周波数帯域において識別率の比較を行った。さらに，階層型ニューラルネットワークと自己組織化マップを用いて，その識別率を比較した。その結果，低周波数帯域による識別率と自己組織化特徴マップ による識別率が高かった。

要約(英語): In this paper, recognition of finger operation via surface EMG is discussed. Finger operation was distinguished into six kinds, and identification of the finger operation was performed using two types of identifiers, which are feedforward neural network and self-organizing map. Finally, the recognition accuracy of each identifier was compared.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,242 Kバイト