基于惯性传感器的精细动作能力评估分级方法
文献类型：期刊论文
| 刊名 | 传感技术学报
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| 出版日期 | 2019 |
| 卷号 | 032 |
| 关键词 | 数据处理 精细动作能力 机器学习 惯性传感器 RUSBoost算法 |
| ISSN号 | 1004-1699 |
| 其他题名 | Fine Motor Ability Classification Evaluation Based on Inertial Sensor |
| 英文摘要 | 手部精细动作能力是老年人运动机能的重要表现之一,对其进行量化评估,有助于全面评估老年人的运动能力,促进健康养老产业发展。提出了一种基于惯性传感器的手部精细动作能力评估分级方法,基于佩戴在拇指、食指上的惯性传感器采集的数据,分析、提取时域和频域内均方根值、功率峰值等指标,采用K近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、神经网络(BP)和RUSBoost算法等4种常见的机器学习分类算法构建手部精细动作能力分级评估模型,并进行测试验证。结果表明,采用RUSBoost算法构建的模型识别率为90.63%,可以有效地对手部精细动作能力进行评估分级。 |
| 语种 | 中文 |
| CSCD记录号 | CSCD:6626440 |
| 源URL | [http://ir.hfcas.ac.cn:8080/handle/334002/66997]  |
| 专题 | 中国科学院合肥物质科学研究院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | . 基于惯性传感器的精细动作能力评估分级方法[J]. 传感技术学报,2019,032. |
| APA | (2019).基于惯性传感器的精细动作能力评估分级方法.传感技术学报,032. |
| MLA | "基于惯性传感器的精细动作能力评估分级方法".传感技术学报 032(2019). |
入库方式： OAI收割
来源：合肥物质科学研究院
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