第13卷第5期 智能系统学报 Vol.13 No.5 2018年10月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Oct.2018 D0:10.11992/tis.201703018 网络出版地址：http:/kns.cnki.net/kcms/detail/23.1538.TP.20170703.1601.008.html 基于改进型BP神经网络的手部动作识别 尤波，李忠杰，黄玲 (哈尔滨理工大学自动化学院，黑龙江哈尔滨150080) 摘要：对手部动作进行模式识别，首先将采集到的肌电信号进行降噪处理，选择时域分析法中的方差算法对 采集信号进行特征提取。将特征信号进行归一化处理，实验发现普通BP神经网络分类器出现学习速率慢，泛 化能力较差，不同动作识别准确率差别较大等问题。针对以上问题，提出了一种改进型BP神经网络，将神经 网络输人数据进行人工升维处理，并对网络学习速率慢的原因进行理论推导，然后引入交叉嫡代价函数并对其 进行正则化处理，以提高网络的泛化能力以及网络的识别准确率。实验结果表明，改进型BP神经网络的学习 速率、泛化能力以及动作分类的准确率均优于普通网络，识别准确率平均为94.34%。 关键词：BP神经网络；sEMG信号；交叉嫡；手部动作识别；特征提取；正则化：机器学习；模式识别 中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1673-4785(2018)05-0848-07 中文引用格式：尤波，李忠杰，黄玲.基于改进型BP神经网络的手部动作识别.智能系统学报，2018,13(5)：848-854. 英文引用格式：YOU Bo,LI Zhongjie,.HUANG Ling.Hand-motion recognition based on improved BP neural networkJ.CAAI transactions on intelligent systems,2018,13(5):848-854. Hand-motion recognition based on improved BP neural network YOU Bo,LI Zhongjie,HUANG Ling (School of Automation,Harbin University of Science and Technology,Harbin 150080,China) Abstract:To achieve accurate pattern recognition of hand motions,in this study,we first denoised collected elec- tromyogram(EMG)signals,and then used a variance algorithm in the time domain to extract features from the collec- ted signals.After normalizing the characteristic signal,in the experiment,we found that the general BP neural network classifier has a slow learning rate,poor generalization ability,and large differences in its accuracy of recognizing di- verse motions.To address the above problems,we propose an improved BP neural network that processes its input data by artificially increasing the dimensions.It then theoretically determines the reason for the slow network learning rate, and introduces a cross-entropy cost function to regularize it,thereby improving the network's generalization ability and increasing its reaction speed.Experimental results show that the improved BP neural network has a better learning speed,generalization ability,and accuracy in hand motion classification than the ordinary neural network,with an aver- age recognition accuracy of 94.34%. Keywords:BP neural network;sEMG signal;cross entropy;hand-motion recognition;feature extraction;regularization; machine learning;pattern recognition 高性能仿人型假手对提高数以百万计上肢残 目前市场上绝大部分假手都是基于sEMG进行控 疾者的生活水平具有重要意义，整套假手系统最 制的。于是sEMG信号的采集、降噪、特征提取 和分类器的设计等各个环节成为该领域国内外研 重要的环节就是实现手部动作的快速准确识别。 究人员争相研究的热点，都取得了不错的成果。 期间我们也做了大量的相关研究，例如杨文元等四 收稿日期：2017-03-13.网络出版日期：2017-07-03. 基金项目：国家“863”计划重大项目(2009AA043803), 用小波理论对sEMG信号进行处理分析，周丽娜 通信作者：尤波.E-mail:youbo@hrbust..edu.cn 等四设计了多功能肌电橡胶手识别系统。谢平等)
DOI: 10.11992/tis.201703018 网络出版地址: http://kns.cnki.net/kcms/detail/23.1538.TP.20170703.1601.008.html 基于改进型 BP 神经网络的手部动作识别 尤波，李忠杰，黄玲 （哈尔滨理工大学 自动化学院，黑龙江 哈尔滨 150080） 摘 要：对手部动作进行模式识别，首先将采集到的肌电信号进行降噪处理，选择时域分析法中的方差算法对 采集信号进行特征提取。将特征信号进行归一化处理，实验发现普通 BP 神经网络分类器出现学习速率慢，泛 化能力较差，不同动作识别准确率差别较大等问题。针对以上问题，提出了一种改进型 BP 神经网络，将神经 网络输入数据进行人工升维处理，并对网络学习速率慢的原因进行理论推导，然后引入交叉熵代价函数并对其 进行正则化处理，以提高网络的泛化能力以及网络的识别准确率。实验结果表明，改进型 BP 神经网络的学习 速率、泛化能力以及动作分类的准确率均优于普通网络，识别准确率平均为 94.34%。 关键词：BP 神经网络；sEMG 信号；交叉熵；手部动作识别；特征提取；正则化；机器学习；模式识别 中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1673−4785(2018)05−0848−07 中文引用格式：尤波, 李忠杰, 黄玲. 基于改进型 BP 神经网络的手部动作识别 [J]. 智能系统学报, 2018, 13(5): 848–854. 英文引用格式：YOU Bo, LI Zhongjie, HUANG Ling. Hand-motion recognition based on improved BP neural network[J]. CAAI transactions on intelligent systems, 2018, 13(5): 848–854. Hand-motion recognition based on improved BP neural network YOU Bo，LI Zhongjie，HUANG Ling (School of Automation, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China) Abstract: To achieve accurate pattern recognition of hand motions, in this study, we first denoised collected electromyogram (EMG) signals, and then used a variance algorithm in the time domain to extract features from the collected signals. After normalizing the characteristic signal, in the experiment, we found that the general BP neural network classifier has a slow learning rate, poor generalization ability, and large differences in its accuracy of recognizing diverse motions. To address the above problems, we propose an improved BP neural network that processes its input data by artificially increasing the dimensions. It then theoretically determines the reason for the slow network learning rate, and introduces a cross-entropy cost function to regularize it, thereby improving the network's generalization ability and increasing its reaction speed. Experimental results show that the improved BP neural network has a better learning speed, generalization ability, and accuracy in hand motion classification than the ordinary neural network, with an average recognition accuracy of 94.34%. Keywords: BP neural network; sEMG signal; cross entropy; hand-motion recognition; feature extraction; regularization; machine learning; pattern recognition 高性能仿人型假手对提高数以百万计上肢残 疾者的生活水平具有重要意义，整套假手系统最 重要的环节就是实现手部动作的快速准确识别。 目前市场上绝大部分假手都是基于 sEMG 进行控 制的。于是 sEMG 信号的采集、降噪、特征提取 和分类器的设计等各个环节成为该领域国内外研 究人员争相研究的热点，都取得了不错的成果。 期间我们也做了大量的相关研究，例如杨文元等[1] 用小波理论对 sEMG 信号进行处理分析，周丽娜 等 [2] 设计了多功能肌电橡胶手识别系统。谢平等[3] 收稿日期：2017−03−13. 网络出版日期：2017−07−03. 基金项目：国家“863”计划重大项目 (2009AA043803). 通信作者：尤波. E-mail：youbo@hrbust.edu.cn. 第 13 卷第 5 期 智 能 系 统 学 报 Vol.13 No.5 2018 年 10 月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Oct. 2018
第5期 尤波，等：基于改进型BP神经网络的手部动作识别 ·849· 采用自排序熵对不同动作模式下的表面肌电信号 参考 进行特征提取，并用其作为动作模式分类指标： 肌电 模式 邱青菊等运用双谱分析法对表面肌电信号进行 信号 预处理 特征信号提取 模式匹配 特征提取与模式识别。 对肌电信号进行降噪与特征提取的目的就是 识别结果 为后面分类器的设计提供更优质的数据，从而大 判断规则 大提高动作分类的准确率。常用于分类器设计的 图1动作识别流程 算法有SVM(支持向量机)5-、AdaBoost算法.1o Fig.1 Motion recognition process 聚类算法及神经网络算法等。张启忠等运 研究选取了环型抓取、捏取、五指伸展、竖拇 用球均值Lyapunov指数计算法，对肢体肌电信号 指4种动作模式，用BP神经网络实现对这4类动 进行特征提取与分类，用二叉树法构造了基于 作的有效分类，具体动作如图2所示。 SVM的多类分类器。Kaiz等I1对sEMG信号的 低成本检索方案进行研究，并运用SVM对从传 感器获取的信号进行分类。林海波等对高斯 核函数进行改进，并采用二叉树方法构建多类支 持向量机完成12种上肢姿态的分类。杨帅将 AdaBoost算法运用在肌电信号的特征提取与分类 (a)环型抓取 (b)捏取 上，并研究了在疲劳肌电信号干扰下算法的识别 能力。 BP神经网络作为分类器，其应用同样广泛。 例如，王尔申等1将BP神经网络和基本粒子滤 波算法进行有机结合有效地改善了滤波性能：赵 (c)五指伸展 (d)竖拇指 漫丹等I采用BP神经网络对AR模型的参数特 图24种手部基本动作 征进行模式识别。近期国内外很多科研人员在研 Fig.2 Four basic hand motions 究深度神经网络在模式识别上的应用，识别准确 率有了很大的提升。但深度神经网络训练时间 2改进型BP神经网络的设计 长、计算量大、对硬件要求高，不利于识别系统的 BP神经网络的英文全称为back-propagation 快速反应。因此，本文并未采用深度神经网络， neural network,即反向传播神经网络。在隐含层 而是对普通BP神经网络加以改进，以保证动作识 神经元个数可以随意调整的前提下，其可以逼近 别的快速性和准确性。 任意的非线性映射，且具有一定的容错能力，故 针对普通BP神经网络在训练过程中出现的 适合作为肌电信号的分类器。BP神经网络包含 学习过程缓慢以及过度拟合的问题，本文引入了 输入层、隐含层和输出层3部分，具体网络架构 交叉熵代价函数并对代价函数进行正则化处理。 如图3所示。 在实验中对sEMG特征信号进行模式识别，获得 了较好的实验效果。 1动作信号的模式识别 肌电信号识别是肌电研究领域中的一个重要 方面，一般采用模式匹配原理来解决。手部动作 的识别过程为：首先，将待识别的手部动作的肌 电信号输人识别系统，经过预处理后用数学的方 法提取sEMG特征信号，提取到的特征信号可以 隐含层 输出层 看成该动作的模式；然后将该动作模式同已知的 图3BP神经网络架构示意 参考模式进行比较，获得的最佳匹配的参考模式 Fig.3 Diagram of BP neural network framework 作为该动作模式的识别结果。动作识别具体流程 改进型BP神经网络具体设计步骤如下。 如图1所示。 1)输入层和输出层节点的设计
采用自排序熵对不同动作模式下的表面肌电信号 进行特征提取，并用其作为动作模式分类指标； 邱青菊等[4] 运用双谱分析法对表面肌电信号进行 特征提取与模式识别。 对肌电信号进行降噪与特征提取的目的就是 为后面分类器的设计提供更优质的数据，从而大 大提高动作分类的准确率。常用于分类器设计的 算法有 SVM(支持向量机) [5-8] 、AdaBoost 算法[9-10] 、 聚类算法[11-12] 及神经网络算法等。张启忠等[5] 运 用球均值 Lyapunov 指数计算法，对肢体肌电信号 进行特征提取与分类，用二叉树法构造了基于 SVM 的多类分类器。Kainz 等 [13] 对 sEMG 信号的 低成本检索方案进行研究，并运用 SVM 对从传 感器获取的信号进行分类。林海波等[14] 对高斯 核函数进行改进，并采用二叉树方法构建多类支 持向量机完成 12 种上肢姿态的分类。杨帅[15] 将 AdaBoost 算法运用在肌电信号的特征提取与分类 上，并研究了在疲劳肌电信号干扰下算法的识别 能力。 BP 神经网络作为分类器，其应用同样广泛。 例如，王尔申等[16] 将 BP 神经网络和基本粒子滤 波算法进行有机结合有效地改善了滤波性能；赵 漫丹等[17] 采用 BP 神经网络对 AR 模型的参数特 征进行模式识别。近期国内外很多科研人员在研 究深度神经网络在模式识别上的应用，识别准确 率有了很大的提升。但深度神经网络训练时间 长、计算量大、对硬件要求高，不利于识别系统的 快速反应。因此，本文并未采用深度神经网络， 而是对普通 BP 神经网络加以改进,以保证动作识 别的快速性和准确性。 针对普通 BP 神经网络在训练过程中出现的 学习过程缓慢以及过度拟合的问题，本文引入了 交叉熵代价函数并对代价函数进行正则化处理。 在实验中对 sEMG 特征信号进行模式识别，获得 了较好的实验效果。 1 动作信号的模式识别 肌电信号识别是肌电研究领域中的一个重要 方面，一般采用模式匹配原理来解决。手部动作 的识别过程为：首先，将待识别的手部动作的肌 电信号输入识别系统，经过预处理后用数学的方 法提取 sEMG 特征信号，提取到的特征信号可以 看成该动作的模式；然后将该动作模式同已知的 参考模式进行比较，获得的最佳匹配的参考模式 作为该动作模式的识别结果。动作识别具体流程 如图 1 所示。 肌电 信号 预处理 识别结果 判断规则 参考 模式 特征信号提取 模式匹配 图 1 动作识别流程 Fig. 1 Motion recognition process 研究选取了环型抓取、捏取、五指伸展、竖拇 指 4 种动作模式，用 BP 神经网络实现对这 4 类动 作的有效分类，具体动作如图 2 所示。 (a) 环型抓取 (b) 捏取 (c) 五指伸展 (d) 竖拇指 图 2 4 种手部基本动作 Fig. 2 Four basic hand motions 2 改进型 BP 神经网络的设计 BP 神经网络的英文全称为 back-propagation neural network，即反向传播神经网络。在隐含层 神经元个数可以随意调整的前提下，其可以逼近 任意的非线性映射，且具有一定的容错能力，故 适合作为肌电信号的分类器。BP 神经网络包含 输入层、隐含层和输出层 3 部分，具体网络架构 如图 3 所示。 隐含层 输入层 输出层 图 3 BP 神经网络架构示意 Fig. 3 Diagram of BP neural network framework 改进型 BP 神经网络具体设计步骤如下。 1) 输入层和输出层节点的设计 第 5 期 尤波，等：基于改进型 BP 神经网络的手部动作识别 ·849·
·850· 智能系统学报 第13卷 因同一手部动作不同阶段的肌电信号所蕴含 式中：%为期望输出，隐含层激活函数使用Sg- 的特征存在差异，故可将不同阶段的4维数据进 moid函数c(z)=1/(1+e),其中z=wx+b,w为权 行拼接作为新的输入向量，以便为神经网络提供 重，b为偏置。取y=σ(2)，则相应的权重和偏置的 更多输入特征。但随着输入向量维度的增加计算 偏导数分别为 量也随之增加，为保证系统的实时性，输人向量 ac =y-yo)σ'(z)x (3) 维度不能任意升高。综合考虑以上因素和实验验 8w 证，本文把所采集的N行4列数据重新组合处理 a 6=0-6)ca) (4) 成NW3行12列数据，即将4维数据升维至12维作 式中y是节点输出。图4是Sigmoid函数。 为输入向量，输入节点数设置为12个。 1.0 因需要进行分类的手部动作有4种，故输出 层的节点数设置为4个。 08 2)隐含层节点数的设计 对于BP神经网络，有一个重要定理，即对于 0.4 任何在闭区间内的一个连续函数都可以用单个隐 0.2 含层的BP网络逼近，因而一个3层BP网络就可 0 以完成任意的n维到m维的映射。隐含层的节点 5-4-3-2-1012345 数目选择是一个十分复杂的问题，往往需要根据 图4 Sigmoid函数 设计者的经验和多次实验来确定，因而不存在一 Fig.4 Sigmoid function image 个理想的解析式来表示。隐含层单元的数目与问 由图4可以得出，当神经元的输出接近1时， 题的要求、输入输出单元的数目都有着直接的关 曲线变化率接近0，故σ()值很小，进而导致 系。隐含层节点数目太多会导致学习时间过长， aC/w和C/b很小，网络学习速率缓慢。于是， 误差不一定最佳，也会导致容错性差，不能识别 为了抵消心()对学习速率的影响，本文引人交叉 以前没有训练过的样本，即泛化能力差。因此， 一定存在一个最佳隐含层单元数。式(1)常用于 嫡代价函数： 选择隐含层最佳单元数： C=- ∑ony+-wh- (5) (I<(m+n)+a 式中：n为训练数据总数，求和是在所有的训练输 l<n-1 (1) 1=log2n 入x上进行的，y是对应的期望输出。代价函数再 式中：n为输入节点数；l为隐含层节点数；m为输 次对权重求偏导得： 出层节点数；a为0~10的常数。本文采用公式 ()中第二个公式，结合实验效果，将隐含层节点 0onZ∠c(a)1-c(a)]au (6 数设置为11个。 3)初始值的选取 ∑-对 由于系统是非线性的，由优化理论可知初始 同理可得：G-∑0-w式(3，(4) 值对于学习能否达到局部最小和是否能够收敛的 结果关系很大。一个重要的要求是：初始权值在 中的σ(a)被抵消掉，避免了其对学习速率的影 输入累加值时使每个节点的激活值接近于零，权 响。通过式(6)还可以看出，权重和偏置的学习 值一般取随机数，数值要比较小。输人样本也同 速率受到σ()-yo,也即输出误差的控制。误差越 样希望进行归一化处理，使那些比较大的输入仍 大，权重和偏置的偏导数越大，则学习速率越快。 落在代价函数梯度大的地方。 5)对代价函数进行正则化处理 4)代价函数的选择与改进 因测量误差不可避免，必然会导致额外噪声 因为节点是通过改变权重和偏置量，并以一 的产生。实验表明，系统学习局部噪声后，对特 个代价函数的偏导数(aC/aw和aC/b)决定的速 定的数据点可以表现得很好，但模型最终会在未 率进行学习，故当神经网络学习缓慢时，实质是这些 知数据的泛化上出现问题，出现过度拟合的情 偏导数很小。普通BP网络使用的二次代价函数为 况。常用的减轻过度拟合的方法有正则化、弃权 C=06-)2 和人为增加训练样本等，本文采用正则化方法。 2 (2) 正则化18201后网络的权重相对较小，网络受
因同一手部动作不同阶段的肌电信号所蕴含 的特征存在差异，故可将不同阶段的 4 维数据进 行拼接作为新的输入向量，以便为神经网络提供 更多输入特征。但随着输入向量维度的增加计算 量也随之增加，为保证系统的实时性，输入向量 维度不能任意升高。综合考虑以上因素和实验验 证，本文把所采集的 N 行 4 列数据重新组合处理 成 N/3 行 12 列数据，即将 4 维数据升维至 12 维作 为输入向量，输入节点数设置为 12 个。 因需要进行分类的手部动作有 4 种，故输出 层的节点数设置为 4 个。 2) 隐含层节点数的设计 对于 BP 神经网络，有一个重要定理，即对于 任何在闭区间内的一个连续函数都可以用单个隐 含层的 BP 网络逼近，因而一个 3 层 BP 网络就可 以完成任意的 n 维到 m 维的映射。隐含层的节点 数目选择是一个十分复杂的问题，往往需要根据 设计者的经验和多次实验来确定，因而不存在一 个理想的解析式来表示。隐含层单元的数目与问 题的要求、输入/输出单元的数目都有着直接的关 系。隐含层节点数目太多会导致学习时间过长， 误差不一定最佳，也会导致容错性差，不能识别 以前没有训练过的样本，即泛化能力差。因此， 一定存在一个最佳隐含层单元数。式 (1) 常用于 选择隐含层最佳单元数： l < √ (m+n)+a l < n−1 l = log2n (1) n l a 式中： 为输入节点数； 为隐含层节点数；m 为输 出层节点数； 为 0~10 的常数。本文采用公式 (1) 中第二个公式，结合实验效果，将隐含层节点 数设置为 11 个。 3) 初始值的选取 由于系统是非线性的，由优化理论可知初始 值对于学习能否达到局部最小和是否能够收敛的 结果关系很大。一个重要的要求是：初始权值在 输入累加值时使每个节点的激活值接近于零，权 值一般取随机数，数值要比较小。输入样本也同 样希望进行归一化处理，使那些比较大的输入仍 落在代价函数梯度大的地方。 4) 代价函数的选择与改进 ∂C/ ∂ω ∂C/ ∂b 因为节点是通过改变权重和偏置量，并以一 个代价函数的偏导数 ( 和 ) 决定的速 率进行学习，故当神经网络学习缓慢时，实质是这些 偏导数很小。普通 BP 网络使用的二次代价函数为 C = (y0 −y) 2 2 (2) y0 σ(z) = 1/ (1+e −z ) z = ωx+b ω b y = σ(z) 式中： 为期望输出，隐含层激活函数使用 Sigmoid 函数 ，其中 ， 为权 重， 为偏置。取 ，则相应的权重和偏置的 偏导数分别为 ∂C ∂ω = (y−y0)σ ′ (z) x (3) ∂C ∂b = (y−y0)σ ′ (z) (4) 式中 y 是节点输出。图 4 是 Sigmoid 函数。 −5 −4 −3 −2 −1 0 1 2 3 4 5 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 z σ (z) 图 4 Sigmoid 函数 Fig. 4 Sigmoid function image σ ′ (z) ∂C/ ∂ω ∂C/ ∂b σ ′ (z) 由图 4 可以得出，当神经元的输出接近 1 时， 曲线变化率接 近 0， 故 值很小，进而导致 和 很小，网络学习速率缓慢。于是， 为了抵消 对学习速率的影响，本文引入交叉 熵代价函数： C = − 1 n ∑ x [ y0 lny+(1−y0)ln(1−y) ] (5) n x y0 式中： 为训练数据总数，求和是在所有的训练输 入 上进行的， 是对应的期望输出。代价函数再 次对权重求偏导得： ∂C ∂ω =− 1 n ∑ x [ y0 σ(z) − (1−y0) 1−σ(z) ] ∂σ ∂ω = 1 n ∑ x x (σ(z)−y0) (6) ∂C ∂b = 1 n ∑ x (σ(z)−y0) σ ′ (z) σ(z)−y0 同理可得： ，式（3）、（4） 中的 被抵消掉，避免了其对学习速率的影 响。通过式（6）还可以看出，权重和偏置的学习 速率受到 ，也即输出误差的控制。误差越 大，权重和偏置的偏导数越大，则学习速率越快。 5) 对代价函数进行正则化处理 因测量误差不可避免，必然会导致额外噪声 的产生。实验表明，系统学习局部噪声后，对特 定的数据点可以表现得很好，但模型最终会在未 知数据的泛化上出现问题，出现过度拟合的情 况。常用的减轻过度拟合的方法有正则化、弃权 和人为增加训练样本等，本文采用正则化方法。 正则化[18-20] 后网络的权重相对较小，网络受 ·850· 智 能 系 统 学 报 第 13 卷
第5期 尤波，等：基于改进型BP神经网络的手部动作识别 ·851· 限于根据训练数据中常见的模式来构造相对简单 实验选取3个被测试者，保证识别系统具有 的模型，而抵抗训练数据中噪声的特性影响，并 一定的广泛性。同一种动作模式下对每位测试者 能够根据已经学到的知识很好地进行泛化。相比 均采集500组数据，每组数据由4个通道同时采 之下，未正则化的大权重网络可能会因为输入的 集，采样频率为1000Hz,并将每种动作所采集的 微小改变而产生比较大的行为改变，从而会放大 数据按顺序标记为1、2、3、4。每完成10次动作 噪声对整个网络输出的影响，导致输出误差变大。 后休息30$，防止因肌肉疲劳产生信号畸变而导 正则化具体公式： 致额外噪声的产生。所采集的sEMG动作特征信 =∑+-wa-+∑ 号如图7所示。 式中：A>0,为正则化参数；n是训练集合的大 0.8*10 小。在原始代价函数的基础上，添加了对大权重 0.4 的惩罚函数，使神经网络倾向于优先选择小的权 02 0 重，则相应的偏置和权重的更新规则为 -0.2 o b=b-n3b -0.4 -0.6 0Co_2 w=w-10wn w=1- 0Co 0.8 ×10 w-10w 00.51.01.52.02.53.03.54.04.55.0 信号帧 式中：n为学习速率，本文取01。 (a)环型抓取特征信号 0.30 3实验设计与仿真结果分析 0.25 0.20 0.15 3.1肌电信号的采集 0.10 本文选取环型抓取、捏取、五指伸展、竖拇指 0.05 0 等4种在实际生活中常用的手部动作作为模式识 0.05 -0.10 别对象。因与手部动作相关的肌肉群数量众多， -0.15 根据所需识别的动作的特点以及大量实验检测发 -020 0510152023035404550*10: 现，小指固有伸肌、拇长伸肌、指总伸肌、指浅伸 信号帧 (b)捏取特征信号 肌等4块肌肉信号幅值变化最为明显，可涵盖大 10 部分动作信息，故将其作为采集对象。表面肌电 1.5 信号具体采集流程如图5所示，图6为采集系统 1.0 硬件实物图。 0.5 P 表面电极 隔直电路 前置放大电路 带通滤波器 后置放大器 数据采集 机分析处理 -1.0 0.510152.0253035404550*10 信号帧 (c)五指伸展特征信号 ×10 信号调理电路 1.0 0.8 图5表面肌电信号采集流程图 0.6 0.4 Fig.5 sEMG signal acquisition flow chart 0.2 -02 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 05101520253.035404550X10 信号帧 (d竖拇指特征信号 图6表面肌电信号采集系统实物图 图74种手部动作肌电特征信号 Fig.6 sEMG signal acquisition system physical map Fig.7 Four kinds of hand-motion EMG signals
限于根据训练数据中常见的模式来构造相对简单 的模型，而抵抗训练数据中噪声的特性影响，并 能够根据已经学到的知识很好地进行泛化。相比 之下，未正则化的大权重网络可能会因为输入的 微小改变而产生比较大的行为改变，从而会放大 噪声对整个网络输出的影响，导致输出误差变大。 正则化具体公式： C0 = − 1 n ∑ x y0 lny+(1−y0)ln(1−y)+ λ 2n ∑ ω ω 2 式中： λ > 0 ，为正则化参数；n是训练集合的大 小。在原始代价函数的基础上，添加了对大权重 的惩罚函数，使神经网络倾向于优先选择小的权 重，则相应的偏置和权重的更新规则为 b = b−η ∂C0 ∂b ω = ω−η ∂C0 ∂ω − ηλ n ω = ( 1− ηλ n ) ω−η ∂C0 ∂ω 式中： η 为学习速率，本文取 0.1。 3 实验设计与仿真结果分析 3.1 肌电信号的采集 本文选取环型抓取、捏取、五指伸展、竖拇指 等 4 种在实际生活中常用的手部动作作为模式识 别对象。因与手部动作相关的肌肉群数量众多， 根据所需识别的动作的特点以及大量实验检测发 现，小指固有伸肌、拇长伸肌、指总伸肌、指浅伸 肌等 4 块肌肉信号幅值变化最为明显，可涵盖大 部分动作信息，故将其作为采集对象。表面肌电 信号具体采集流程如图 5 所示，图 6 为采集系统 硬件实物图。 信号调理电路 表面电极 隔直电路 前置放大电路 带通滤波器 后置放大器 数据采集卡 PC机分析处理 图 5 表面肌电信号采集流程图 Fig. 5 sEMG signal acquisition flow chart 实验选取 3 个被测试者，保证识别系统具有 一定的广泛性。同一种动作模式下对每位测试者 均采集 500 组数据，每组数据由 4 个通道同时采 集，采样频率为 1 000 Hz，并将每种动作所采集的 数据按顺序标记为 1、2、3、4。每完成 10 次动作 后休息 30 s，防止因肌肉疲劳产生信号畸变而导 致额外噪声的产生。所采集的 sEMG 动作特征信 号如图 7 所示。 图 6 表面肌电信号采集系统实物图 Fig. 6 sEMG signal acquisition system physical map 0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 ×102 0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 ×102 0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 ×102 0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 ×102 −0.8 −0.6 −0.4 −0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 信号帧 信号帧 信号帧 信号帧 幅值/µV 幅值/µV 幅值/µV 幅值/µV (a) 环型抓取特征信号 −0.20 −0.15 −0.10 −0.05 0 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 (b) 捏取特征信号 −1.5 −1.0 −0.5 0 0.5 1.0 1.5 (c) 五指伸展特征信号 −1.0 −0.8 −0.6 −0.4 −0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 (d) 竖拇指特征信号 ×103 ×103 ×103 ×103 图 7 4 种手部动作肌电特征信号 Fig. 7 Four kinds of hand-motion EMG signals 第 5 期 尤波，等：基于改进型 BP 神经网络的手部动作识别 ·851·
·852· 智能系统学报 第13卷 3.2肌电信号的特征提取 2.5 常用的肌电信号特征提取方法有时域分析 2.0 法、频域分析法、时频域分析法。由于实时性及 可靠性的要求，所以这里采用时域分析法中的方 差法，具体计算公式为 A VAR =7 2w- 1 0.5 0 50 100150.200 250300 式中：N为sEMG信号采集的数据个数，x()为采 迭代周期 集的数据段内的第i个sEMG数据，μ为有效数据 图9改进型BP网络代价函数曲线 段内肌电信号幅值的均值。在时域的分析与处理 Fig.9 Cost function curve of modified BP network 中，常采用去均值的白化过程，可以认为采集的 对比图8和图9可知，改进型神经网络的代 sEMG信号是均值为零的平稳随机过程。因此， 式()可以简化为 价函数是收敛的，而且整体收敛速度要比普通BP 神经网络速度快，大大提高了神经网络的训练速 VAR 度，达到了预期的效果。 i=1 3.3数据处理及仿真实验结果分析 BP神经网络分类算法程序具体执行流程如 根据BP神经网络理论，在MATLAB软件中 图10所示。 编程实现基于改进型BP神经网络的sEMG特征 BP神经网络 信号分类算法。在采集手部动作过程的肌电信号 初始化 时，不同时刻的数值差别很大，为消除各维数据 间数量级差别，避免因为输人输出数据数量级差 BP神经网络 别较大而造成网络预测误差较大，需要对采集到 训练 的数据进行归一化处理，将全部数据转化为[0， 1]之间的数。常用的归一化方法有最大最小法和 平均数方差法。 训练结束 1)最大最小法 =min Y Xmax-Xmin 测试数据 式中为数据中的最小数。 2)平均数方差法 BP神经网络 4=二元 分类 式中：为所有数据的平均值，x为数据的方差。 正确率统计 为减小运算量，提高系统的反应速度，本文选择 第一种方法。 结束 对网络的收敛性进行仿真实验验证，普通BP 神经网络与改进型BP神经网络随着迭代次数的 图10程序执行流程图 增加，代价函数收敛状况分别如图8、9所示。 Fig.10 Program execution flowchart 2.5 正确率统计公式为 2.0 正确率=N-匹X10% N 5 式中：N为测试数据总数，Na为识别出错的个数。 为避免识别准确率的偶然性，本实验选取了 0.5 500组测试数据，以保证样本处于较大状态。分 别执行普通BP神经网络和改进后的BP神经网 0 50 100150200250300 迭代周期 络所对应的程序，分类误差分别如图11和图12 图8普通BP网络代价函数曲线 所示，横坐标为测试组别序号，对应的识别统计 Fig.8 Cost function curve of ordinary BP network 结果如表1所示
3.2 肌电信号的特征提取 常用的肌电信号特征提取方法有时域分析 法、频域分析法、时频域分析法。由于实时性及 可靠性的要求，所以这里采用时域分析法中的方 差法，具体计算公式为 VAR = 1 N −1 ∑N i=1 (xi −µ) 2 式中：N 为 sEMG 信号采集的数据个数，x(i) 为采 集的数据段内的第 i 个 sEMG 数据，μ 为有效数据 段内肌电信号幅值的均值。在时域的分析与处理 中，常采用去均值的白化过程，可以认为采集的 sEMG 信号是均值为零的平稳随机过程。因此， 式 (1) 可以简化为 VAR = 1 N −1 ∑N i=1 x 2 i 3.3 数据处理及仿真实验结果分析 根据 BP 神经网络理论，在 MATLAB 软件中 编程实现基于改进型 BP 神经网络的 sEMG 特征 信号分类算法。在采集手部动作过程的肌电信号 时，不同时刻的数值差别很大，为消除各维数据 间数量级差别，避免因为输入输出数据数量级差 别较大而造成网络预测误差较大，需要对采集到 的数据进行归一化处理，将全部数据转化为 [0, 1] 之间的数。常用的归一化方法有最大最小法和 平均数方差法。 1) 最大最小法 xk = xk − xmin xmax − xmin 式中xk为数据中的最小数。 2) 平均数方差法 xk = xk − x¯ xvar 式中：x¯为所有数据的平均值，xvar为数据的方差。 为减小运算量，提高系统的反应速度，本文选择 第一种方法。 对网络的收敛性进行仿真实验验证，普通 BP 神经网络与改进型 BP 神经网络随着迭代次数的 增加，代价函数收敛状况分别如图 8、9 所示。 0 50 100 150 200 250 300 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 迭代周期 代价函数 C 图 8 普通 BP 网络代价函数曲线 Fig. 8 Cost function curve of ordinary BP network 0 50 100 150 200 250 300 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 迭代周期 代价函数 C 图 9 改进型 BP 网络代价函数曲线 Fig. 9 Cost function curve of modified BP network 对比图 8 和图 9 可知，改进型神经网络的代 价函数是收敛的，而且整体收敛速度要比普通 BP 神经网络速度快，大大提高了神经网络的训练速 度，达到了预期的效果。 BP 神经网络分类算法程序具体执行流程如 图 10 所示。 Y 训练结束 N BP 神经网络 训练 测试数据 BP 神经网络 分类 BP 神经网络 初始化 正确率统计 结束 图 10 程序执行流程图 Fig. 10 Program execution flowchart 正确率统计公式为 正确率 = N −Nerror N ×100% 式中： N 为测试数据总数， Nerror为识别出错的个数。 为避免识别准确率的偶然性，本实验选取了 500 组测试数据，以保证样本处于较大状态。分 别执行普通 BP 神经网络和改进后的 BP 神经网 络所对应的程序，分类误差分别如图 11 和图 12 所示，横坐标为测试组别序号，对应的识别统计 结果如表 1 所示。 ·852· 智 能 系 统 学 报 第 13 卷
第5期 尤波，等：基于改进型BP神经网络的手部动作识别 ·853· 4结论 本文使用改进型BP神经网络对环型抓取、 捏取、五指伸展、竖拇指等4种手部动作进行模 式识别，实验结果表明： I)通过引入交叉熵代价函数，BP神经网络的 -32 学习速率得到了有效的提升，经少量迭代后代价 050100150200250300350400450500 组别序列 函数值便迅速下降； 2)将输入端数据进行人工升维处理并将代价 图11普通BP神经网络分类误差 函数正则化后，网络的过度拟合现象得到了控 Fig.11 Classification error of ordinary BP neural network 制，泛化能力增强，动作识别准确率也得到了有 3r 效的提升。 2 同时，因高质量的训练数据可以使神经网络 有更好的分类效果。故随着肌电信号采集硬件的 改善，降噪、抗干扰能力的增强以及特征提取算 法的优化，用于训练神经网络的数据质量会更 高，改进型BP神经网络的模式识别能力也将会 -3 050100150200250300350400450500 有更好的表现。 组别序列 参考文献： 图12改进型BP神经网络分类误差 Fig.12 Classification error of modified BP neural network [1]尤波，杨文元.基于小波理论的sEMG的处理方法[). 自动化技术与应用，2012,31(2)55-57,61 表1识别准确率统计结果 YOU Bo,YANG Wenyuan.The processing method about Table 1 Recognition accuracy statistics % sEMG based on wavelet theory[J].Techniques of automa- 普通BP网络 改进型BP网络 tion and applications,2012,31(2):55-57,61. 动作名称 识别结果 识别结果 [2]YOU Bo.ZHOU Lina,HUANG Ling.The design of a re- cognition system for multi-function electrical rubber 环型抓取 88.28 94.70 hand[J].Transactions of the institute of measurement and 捏取 90.10 97.56 control,2016,38(11)1298-1310. 五指伸展 79.38 92.06 [3]谢平，魏秀利，杜义浩，等.基于自排序熵的表面肌电信 竖拇指 号特征提取方法).模式识别与人工智能，2014,27(6)： 87.54 93.02 496-501. XIE Ping,WEI Xiuli,DU Yihao,et al.Feature extraction 从图11和图12可明显看出，针对500组相 method of sEMG based on auto permutation entropy[J]. 同的测试数据进行分类识别，改进型BP神经网 Pattern recognition and artificial intelligence,2014,27(6): 络的分类误差要明显小于普通BP神经网络分类 496-501. 误差。同时，表1的统计结果也印证了这一点。 [4]邱青菊，朱向阳.基于双谱分析表面肌电信号特征的提 进一步，对普通BP神经网络与改进型BP神 取与模式识别).中国组织工程研究与临床康复，2010， 14(4):645-648. 经网络的分类时间进行统计。本文采用MAT- QIU Qingju,ZHU Xiangyang.Feature extraction and pat- LABR2014a软件自带的计时功能对500组数据的 tern recognization of surface electromyography signal 分类时间进行统计，分别为62.387s和46.869s。 based on bispectrum analysis[J].Journal of clinical rehabil- 平均每组数据识别所花时间如表2所示，识别耗 itative tissue engineering research,2010,14(4):645-648. 时完全满足实时性要求。 [5]张启忠，席旭刚，罗志增.基于非线性特征的表面肌电信 号模式识别方法[J].电子与信息学报，2013,35(9)： 表2动作识别耗时结果 20542058. Table 2 Action recognition time-consumption results ZHANG Qizhong,XI Xugang,LUO Zhizeng.A pattern re- 网络名称 普通BP神经网络 改进型BP神经网络 cognition method for surface electromyography based on nonlinear features[J].Journal of electronics information 识别耗时/ms 124.7 93.7 technology,2013,35(9):2054-2058
从图 11 和图 12 可明显看出，针对 500 组相 同的测试数据进行分类识别，改进型 BP 神经网 络的分类误差要明显小于普通 BP 神经网络分类 误差。同时，表 1 的统计结果也印证了这一点。 进一步，对普通 BP 神经网络与改进型 BP 神 经网络的分类时间进行统计。本文采用 MATLABR2014a 软件自带的计时功能对 500 组数据的 分类时间进行统计，分别为 62.387 s 和 46.869 s。 平均每组数据识别所花时间如表 2 所示，识别耗 时完全满足实时性要求。 4 结论 本文使用改进型 BP 神经网络对环型抓取、 捏取、五指伸展、竖拇指等 4 种手部动作进行模 式识别，实验结果表明： 1) 通过引入交叉熵代价函数，BP 神经网络的 学习速率得到了有效的提升,经少量迭代后代价 函数值便迅速下降； 2) 将输入端数据进行人工升维处理并将代价 函数正则化后，网络的过度拟合现象得到了控 制，泛化能力增强，动作识别准确率也得到了有 效的提升。 同时，因高质量的训练数据可以使神经网络 有更好的分类效果。故随着肌电信号采集硬件的 改善，降噪、抗干扰能力的增强以及特征提取算 法的优化，用于训练神经网络的数据质量会更 高，改进型 BP 神经网络的模式识别能力也将会 有更好的表现。 参考文献： 尤波, 杨文元. 基于小波理论的 sEMG 的处理方法 [J]. 自动化技术与应用, 2012, 31(2): 55–57, 61. YOU Bo, YANG Wenyuan. The processing method about sEMG based on wavelet theory[J]. Techniques of automation and applications, 2012, 31(2): 55–57, 61. [1] YOU Bo, ZHOU Lina, HUANG Ling. The design of a recognition system for multi-function electrical rubber hand[J]. Transactions of the institute of measurement and control, 2016, 38(11): 1298–1310. [2] 谢平, 魏秀利, 杜义浩, 等. 基于自排序熵的表面肌电信 号特征提取方法 [J]. 模式识别与人工智能, 2014, 27(6): 496–501. XIE Ping, WEI Xiuli, DU Yihao, et al. Feature extraction method of sEMG based on auto permutation entropy[J]. Pattern recognition and artificial intelligence, 2014, 27(6): 496–501. [3] 邱青菊, 朱向阳. 基于双谱分析表面肌电信号特征的提 取与模式识别 [J]. 中国组织工程研究与临床康复, 2010, 14(4): 645–648. QIU Qingju, ZHU Xiangyang. Feature extraction and pattern recognization of surface electromyography signal based on bispectrum analysis[J]. Journal of clinical rehabilitative tissue engineering research, 2010, 14(4): 645–648. [4] 张启忠, 席旭刚, 罗志增. 基于非线性特征的表面肌电信 号模式识别方法 [J]. 电子与信息学报, 2013, 35(9): 2054–2058. ZHANG Qizhong, XI Xugang, LUO Zhizeng. A pattern recognition method for surface electromyography based on nonlinear features[J]. Journal of electronics & information technology, 2013, 35(9): 2054–2058. [5] 表 1 识别准确率统计结果 Table 1 Recognition accuracy statistics % 动作名称 普通BP网络 识别结果 改进型BP网络 识别结果 环型抓取 88.28 94.70 捏取 90.10 97.56 五指伸展 79.38 92.06 竖拇指 87.54 93.02 表 2 动作识别耗时结果 Table 2 Action recognition time-consumption results 网络名称 普通BP神经网络 改进型BP神经网络 识别耗时/ms 124.7 93.7 0 50 100 150 200 250 300 450 350 400 500 −3 −2 −1 0 1 2 3 分类误差 组别序列 图 11 普通 BP 神经网络分类误差 Fig. 11 Classification error of ordinary BP neural network 0 50 100 150 200 250 300 450 350 400 500 −3 −2 −1 0 1 2 3 分类误差 组别序列 图 12 改进型 BP 神经网络分类误差 Fig. 12 Classification error of modified BP neural network 第 5 期 尤波，等：基于改进型 BP 神经网络的手部动作识别 ·853·
·854· 智能系统学报 第13卷 [6]NAIK G R,KUMAR D K,JAYADEVA J.Twin SVM for Changchun,China:Jilin University,2015:35-57 gesture classification using the surface electromyogram[J]. [16]王尔申，李兴凯，庞涛.基于BP神经网络的粒子滤波算 IEEE transactions on information technology in biomedi- 法).智能系统学报，2014,96)：709-713 cine-special section on affective and pervasive computing WANG Ershen,LI Xingkai,PANG Tao.A particle filter- for healthcare,2010,14(2):301-308. ing algorithm based on the BP neural network[J].CAAl [7]CHEN Y,ZHOU Y,CHENG X.Surface EMG based up- transactions on intelligent systems,2014,9(6):709-713. per limb motion recognition in real-time[J].Journal of [17刀赵漫丹，李东旭，范才智，等.基于肌电信号层级分类的 computational information systems,2013,9(23): 手部动作识别方法).北京生物医学工程，2014,33(5) 9549-9556. 490496. [8]席旭刚，李仲宁，罗志增.基于相关性分析和支持向量机 ZHAO Mandan,LI Dongxu,FAN Caizhi,et al.A meth- 的手部肌电信号动作识别[).电子与信息学报，2008， od of hand movement pattern recognition based on sEMG 30(10):2315-2319 hierarchical classification[J].Beijing biomedical engin- XI Xugang,LI Zhongning,LUO Zhizeng.SEMG move- eering,2014,33(5:490-496. ment pattern recognition of hand based on correlation ana- [18]葛哲学，孙志强.神经网络理论与MATLAB R2007实 lysis and SVM[J].Journal of electronics information 现M0.北京，电子工业出版社，2007：108-112 technology,2008,30(10y:2315-2319. [19]吕国豪，罗四维，黄雅平，等.基于卷积神经网络的正则 [9]LI Yang,TIAN Yantao,CHEN Wanzhong.sEMG pattern 化方法U.计算机研究与发展，2014,51(9)：1891-1900. recognition based on GRNN and Adaboost[Cl//Internation- LU Guohao,LUO Siwei,HUANG Yaping,et al.A novel al Conference on Electronics,Communications and Con- regularization method based on convolution neural net- trol.Ningbo,China,2011:1661-1664. [1O]张毅，许新丽，罗元.基于在线SVM的自适应sEMG人 work[J].Journal of computer research and development, 机交互系统[J.华中科技大学学报：自然科学版，2013， 2014,51(9:1891-1900. 41(4):75-79 [20]赵谦，孟德宇，徐宗本.L12正则化Logistic回归.模 ZHANG Yi.XU Xinli,LUO Yuan.Adaptive myoelectric 式识别与人工智能，2012,25(5)：721-728. human-machine interface systems using online support ZHAO Qian,MENG Deyu,XU Zongben.L1/2 regular- vector machines[]].Journal of huazhong university of sci- ized Logistic regression[J].Pattern recognition and artifi- ence technology:nature science edition,2013,41(4): cial intelligence,2012,25(5):721-728. 75-79 作者简介： [11]KHEZRI M,JAHED M.A neuro-fuzzy inference system 尤波，男，1962年生，教授，博士 for sEMG-based identification of hand motion com- 生导师，中国自动化学会机器人专业 mands[J].IEEE transactions on industrial electronics. 委员会委员，中国宇航学会智能机器 2011,58(5):1952-1960. 人专业委员会委员，主要研究方向为 [12]NAIK G R.AL-TIMEMY A H.NGUYEN H T.Transra- 智能机器人技术、模式识别、生产过程 dial amputee gesture classification using an optimal num- 自动化。主持多项科研项目，并获得 ber of sEMG sensors:an approach using ICA cluster 省科技进步二等奖3项和省科技进步 ing[J].IEEE transactions on neural systems and rehabilit- 三等奖1项。发表学术论文180余篇，其中SCI收录20余 ation engineering,2016,24(8):837-846. 篇，E1收录100余篇，获发明专利10余项。 [13]KAINZ O.CYMBALAK D.KARDOS S,et al.Low-cost assistive device for hand gesture recognition using 李忠杰，男，1991年生，硕士研究 sEMG[C]//Proceedings Volume 10011,First Internation- 生，主要研究方向为图像处理、深度学 al Workshop on Pattern Recognition.Tokyo,Japan,2016: 习。发表学术论文2篇，EI收录1篇。 100111B [14]林海波，王浩，张毅，等.改进高斯核函数的人体姿态分 析与识别).智能系统学报，2015,10(3436-441. LIN Haibo,WANG Hao,ZHANG Yi,et al.Human pos- tures recognition based on the improved Gauss kernel 黄玲，女，1975年生，教授，主要 function[J].CAAI transactions on intelligent systems, 研究方向为T-S模糊系统的分析、控 2015,10(3):436-441. 制器设计及在复杂系统处理中的应 [15]杨帅.基于AdaBoost算法的手部动作表面肌电信号分 用。近年来主持多项国家、省、市级项 类方法研究D].长春：吉林大学，2015：35-57. 目。发表学术论文30余篇，被SCI YANG Shuai.Research of surface EMG classification of EI收录20余篇。 hand movement based on AdaBoost algorithm[D]
NAIK G R, KUMAR D K, JAYADEVA J. Twin SVM for gesture classification using the surface electromyogram[J]. IEEE transactions on information technology in biomedicine-special section on affective and pervasive computing for healthcare, 2010, 14(2): 301–308. [6] CHEN Y, ZHOU Y, CHENG X. Surface EMG based upper limb motion recognition in real-time[J]. Journal of computational information systems, 2013, 9(23): 9549–9556. [7] 席旭刚, 李仲宁, 罗志增. 基于相关性分析和支持向量机 的手部肌电信号动作识别 [J]. 电子与信息学报, 2008, 30(10): 2315–2319. XI Xugang, LI Zhongning, LUO Zhizeng. SEMG movement pattern recognition of hand based on correlation analysis and SVM[J]. Journal of electronics & information technology, 2008, 30(10): 2315–2319. [8] LI Yang, TIAN Yantao, CHEN Wanzhong. sEMG pattern recognition based on GRNN and Adaboost[C]//International Conference on Electronics, Communications and Control. Ningbo, China, 2011: 1661–1664. [9] 张毅, 许新丽, 罗元. 基于在线 SVM 的自适应 sEMG 人 机交互系统 [J]. 华中科技大学学报: 自然科学版, 2013, 41(4): 75–79. ZHANG Yi, XU Xinli, LUO Yuan. Adaptive myoelectric human-machine interface systems using online support vector machines[J]. Journal of huazhong university of science & technology: nature science edition, 2013, 41(4): 75–79. [10] KHEZRI M, JAHED M. A neuro–fuzzy inference system for sEMG-based identification of hand motion commands[J]. IEEE transactions on industrial electronics, 2011, 58(5): 1952–1960. [11] NAIK G R, AL-TIMEMY A H, NGUYEN H T. Transradial amputee gesture classification using an optimal number of sEMG sensors: an approach using ICA cluster ing[J]. IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering, 2016, 24(8): 837–846. [12] KAINZ O, CYMBALÁK D, KARDOŠ S, et al. Low-cost assistive device for hand gesture recognition using sEMG[C]//Proceedings Volume 10011, First International Workshop on Pattern Recognition. Tokyo, Japan, 2016: 100111B. [13] 林海波, 王浩, 张毅, 等. 改进高斯核函数的人体姿态分 析与识别 [J]. 智能系统学报, 2015, 10(3): 436–441. LIN Haibo, WANG Hao, ZHANG Yi,et al. Human postures recognition based on the improved Gauss kernel function[J]. CAAI transactions on intelligent systems, 2015, 10(3): 436–441. [14] 杨帅. 基于 AdaBoost 算法的手部动作表面肌电信号分 类方法研究 [D]. 长春: 吉林大学, 2015: 35–57. YANG Shuai. Research of surface EMG classification of hand movement based on AdaBoost algorithm[D]. [15] Changchun, China: Jilin University, 2015: 35–57. 王尔申, 李兴凯, 庞涛. 基于 BP 神经网络的粒子滤波算 法 [J]. 智能系统学报, 2014, 9(6): 709–713. WANG Ershen, LI Xingkai, PANG Tao. A particle filtering algorithm based on the BP neural network[J]. CAAI transactions on intelligent systems, 2014, 9(6): 709–713. [16] 赵漫丹, 李东旭, 范才智, 等. 基于肌电信号层级分类的 手部动作识别方法 [J]. 北京生物医学工程, 2014, 33(5): 490–496. ZHAO Mandan, LI Dongxu, FAN Caizhi, et al. A method of hand movement pattern recognition based on sEMG hierarchical classification[J]. Beijing biomedical engineering, 2014, 33(5): 490–496. [17] 葛哲学, 孙志强. 神经网络理论与 MATLAB R2007 实 现 [M]. 北京, 电子工业出版社, 2007: 108–112. [18] 吕国豪, 罗四维, 黄雅平, 等. 基于卷积神经网络的正则 化方法 [J]. 计算机研究与发展, 2014, 51(9): 1891–1900. LÜ Guohao, LUO Siwei, HUANG Yaping, et al. A novel regularization method based on convolution neural network[J]. Journal of computer research and development, 2014, 51(9): 1891–1900. [19] 赵谦, 孟德宇, 徐宗本. L1/2 正则化 Logistic 回归 [J]. 模 式识别与人工智能, 2012, 25(5): 721–728. ZHAO Qian, MENG Deyu, XU Zongben. L1/2 regularized Logistic regression[J]. Pattern recognition and artificial intelligence, 2012, 25(5): 721–728. [20] 作者简介： 尤波，男，1962 年生，教授，博士 生导师，中国自动化学会机器人专业 委员会委员，中国宇航学会智能机器 人专业委员会委员，主要研究方向为 智能机器人技术、模式识别、生产过程 自动化。主持多项科研项目，并获得 省科技进步二等奖 3 项和省科技进步 三等奖 1 项。发表学术论文 180 余篇， 其中 SCI 收录 20 余 篇，EI 收录 100 余篇，获发明专利 10 余项。 李忠杰，男，1991 年生，硕士研究 生，主要研究方向为图像处理、深度学 习。发表学术论文 2 篇，EI 收录 1 篇。 黄玲，女，1975 年生，教授，主要 研究方向为 T-S 模糊系统的分析、控 制器设计及在复杂系统处理中的应 用。近年来主持多项国家、省、市级项 目。发表学术论文 30 余篇，被 SCI、 EI 收录 20 余篇。 ·854· 智 能 系 统 学 报 第 13 卷