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题名基于改进用户属性评分的协同过滤算法
被引量：10
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作者
董跃华
朱纯煜
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机构
江西理工大学信息工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第2期425-431,共7页
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文摘
为解决在基于用户的推荐算法中,用户相似度计算精度较低、缺乏个性化等问题,提出一种基于改进用户属性评分的协同过滤算法(IUAS-CF)。针对个性用户、偏执用户等在评分矩阵上存在的评价值范围差异,基于现有的相似度计算公式设计一种适应于计算个性化用户相似度的距离度量公式;针对用户自身存在影响用户抉择的用户属性,设法将用户属性评分量化,将其引入相似度计算公式中。实验结果表明,IUAS-CF算法能更真实地反映用户评分偏好,提高了推荐系统的推荐精度,更好地满足了用户对系统的个性化需求。
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关键词
协同过滤
用户属性评分
用户评分偏好
归一化
用户相似性
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Keywords
collaborative filtering
user attribute scoring
user rating preference
normalization
user similarity
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名穿戴式上肢外骨骼康复机器人发展现状分析
被引量：6
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作者
朱纯煜
李素姣
喻洪流
张西正(审校)
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机构
上海理工大学医疗器械与食品学院康复工程与技术研究所上海康复器械工程技术研究中心民政部神经功能信息与康复工程重点实验室
军事科学院系统工程研究院卫勤保障技术研究所
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出处
《生物医学工程与临床》
CAS
2021年第3期375-380,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61903255)。
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文摘
随着人口老龄化程度的日益加深,脑卒中患者逐年增多,康复训练目前已成为治疗脑卒中致残的最为有效方法之一。穿戴式上肢外骨骼康复机器人因其体积小、质量轻,便携性好,不但能够满足患者居家康复训练的需求,也可以辅助患者实现生活自理,在各类康复设备中具有明显的优势。文章在此背景下详细阐述了目前穿戴式上肢外骨骼康复机器人发展历程中所涉及的关键技术,分别从驱动系统、传动机构、训练模式、主动控制方案及自由度等5个方面分析了各类方案的特点与适用环境,并根据现有技术的发展现状应用对其进行比较。最后分析提出了穿戴式上肢外骨骼康复机器人未来将向多自由度、轻量化、自适应助力、弹性与变刚度驱动等方向的发展。
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关键词
上肢外骨骼
康复机器人
康复训练
机械设计
发展现状分析
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分类号
R496
[医药卫生—康复医学]
TP242.6
[医药卫生—临床医学]
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题名基于多模态信息融合的肘关节连续运动估计
被引量：3
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作者
李素姣
朱越
吴坤
朱纯煜
喻洪流
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机构
上海理工大学康复工程与技术研究所
上海康复器械工程技术研究中心
民政部神经功能信息与康复工程重点实验室
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出处
《医用生物力学》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期324-330,345,共8页
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基金
国家重点研发计划项目(2020YFC2007902)
国家自然科学基金项目(61903255)。
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文摘
目的针对目前上肢康复训练设备多为被动式、训练方式单一、患者主动参与度较低等问题,提出一种基于多模态信息融合的上肢连续运动估计算法,实现对肘关节力矩的准确估计。方法首先,在4种角速度下,采集受试者的表面肌电信号和姿态信号,提取信号的时域特征并利用主成分分析方法进行特征融合;其次,通过附加动量法和自适应学习率对反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)进行改进,使用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)对神经网络进行优化,构建基于PSO-BPNN的连续运动估计模型;最后,以第2类拉格朗日方程计算的关节力矩作为准确值,对模型进行训练,并与传统BPNN模型进行性能对比。结果传统BP神经网络模型均方根误差为558.9 mN·m,R2系数为77.19%,优化模型后的均方根误差和R2系数分别为113.6 N·m、99.12%,力矩估计准确度进一步提高。结论本文提出的肘关节连续运动估计方法能够准确地识别运动意图,为上肢外骨骼康复机器人的主动控制提供切实可行的方案。
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关键词
特征融合
神经网络
粒子群算法
连续运动估计
表面肌电信号
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Keywords
feature fusion
neural networks
particle swarm optimization
continuous motion estimation
surface electromyography(sEMG)
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分类号
R318.01
[医药卫生—生物医学工程]
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题名基于多传感器信息的新型穿戴式上肢外骨骼康复机器人
被引量：5
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作者
刘壮
朱纯煜
朱越
刘苏
喻洪流
李素姣
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机构
上海理工大学康复工程与技术研究所
上海康复器械工程技术研究中心
民政部神经功能信息与康复工程重点实验室
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出处
《北京生物医学工程》
2021年第3期273-278,共6页
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基金
国家自然科学基金(61903255)资助。
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文摘
目的设计基于多传感器信息的新型穿戴式上肢外骨骼康复机器人,以解决上肢外骨骼康复机器人便携性不佳、患者参与度较低、训练模式自适应不足等问题,并探究受试者穿戴外骨骼时肌肉激活程度、肌电信号预测关节角度的准确性以及实现上肢康复训练的可行性。方法该设备机械结构包括肘关节和腕关节,采用模块化设计并结合3D打印技术;控制系统包括肌电采集、应力采集、姿态采集等单元,并设计主动、被动和助动三种训练模式。受试者穿戴外骨骼机器人后进行屈-伸肘实验,对比有、无辅助力时手臂肌肉激活程度;分析肘关节角度,并对比肌电信号预测的关节运动角度;验证机器人运行性能与应力检测效果。结果受试者穿戴外骨骼康复机器人安全可靠地完成了屈-伸肘动作,受试者肱二头肌、肱三头肌肌肉激活程度在有、无辅助力时分别减弱约32%、11%,肌电信号预测关节角度准确度约95%,应力测量值误差均低于5%。结论上肢外骨骼机器人可以给人体提供辅助力、预测关节角度,机器人通过肌电、应力以及位置信息辅助患者实现上肢康复训练具有可行性。
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关键词
多信息
上肢外骨骼
康复机器人
肌电信号
多模式
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Keywords
much information
upper limb exoskeleton
rehabilitation robot
EMG signal
multi-mode
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分类号
R318.01
[医药卫生—生物医学工程]
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