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為了使輸出層也能復(fù)原出負(fù)值特征，解碼過(guò)程的***函數(shù)使用tanh函數(shù)。自編碼器的損失函數(shù)使用交叉熵crossentropy函數(shù)；編碼器的權(quán)值矩陣使用xavier法進(jìn)行初始化，該方法能夠使初始權(quán)值呈均值為0的正態(tài)分布；迭代訓(xùn)練過(guò)程中使用剪枝算法減小過(guò)擬合情況，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率隨迭代次數(shù)指數(shù)衰減、并采用adam梯度下降法和mini-batch法加快訓(xùn)練速度，與非負(fù)矩陣因式分解方法相比，該方法擬合出的模型由于經(jīng)過(guò)了非線性***函數(shù)的運(yùn)算，因此具有更好的逼近效果。圖8表示從圖7中得到的肌肉協(xié)同特征中提取運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)標(biāo)簽的過(guò)程，自編碼器學(xué)習(xí)到的肌肉協(xié)同特征雖然不能直接得到期望的運(yùn)動(dòng)意圖，但當(dāng)6個(gè)協(xié)同特征經(jīng)過(guò)矢量疊加運(yùn)算后，將得到圖8中所示的震蕩波形圖，其中每一個(gè)波峰表示完成某一動(dòng)作時(shí)肌肉協(xié)同程度達(dá)到的**大值，兩側(cè)的波谷表示肌肉協(xié)同處于靜息狀態(tài)，因此一個(gè)完整的波谷-波峰-波谷段表示某手勢(shì)完成至**強(qiáng)肌肉***程度再到靜息恢復(fù)的過(guò)程，通過(guò)搜索波峰和波谷位置可以重構(gòu)出手部、腕部共三個(gè)自由度的運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)標(biāo)簽。在得到標(biāo)簽數(shù)據(jù)后，**后將上一層網(wǎng)絡(luò)計(jì)算得到的肌肉協(xié)同特征和標(biāo)簽數(shù)據(jù)代入一個(gè)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行回歸擬合。得到的網(wǎng)絡(luò)層再與是前兩節(jié)計(jì)算得到的網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)行堆疊。上海多自由度平臺(tái)設(shè)備廠家推薦蘇州恩暢自動(dòng)化科技有限公司。浙江比較好的多自由度平臺(tái)平臺(tái)

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