生理信息融合在仿生機器馬中的應(yīng)用.pdf

1、近年來，隨著信息多元化的發(fā)展，以及計算機技術(shù)、微電子技術(shù)和多傳感器網(wǎng)絡(luò)的日益成熟，信息融合作為一種有效的信息綜合處理方法，其理論及應(yīng)用研究都得到了快速的發(fā)展。信息融合技術(shù)在生理信息領(lǐng)域的應(yīng)用研究還處于初級階段，研究內(nèi)容大多集中在定性的醫(yī)療診斷方面，對于動態(tài)生理信息融合的研究較少。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，動態(tài)生理信息融合必然會得到越來越廣泛的關(guān)注，尤其是在運動保健、體育和軍事訓(xùn)練以及宇航員的太空模擬訓(xùn)練等多種領(lǐng)域。
　　本文先對生理信息

2、融合的應(yīng)用對象，即仿生機器馬運動器進行了介紹，分析了人體在運動過程中的生理信息變化，再根據(jù)融合理論和生理信息特點，構(gòu)建了實時動態(tài)生理信息融合系統(tǒng)模型，并闡述了系統(tǒng)模型中四個層次的作用和相互聯(lián)系，并將此系統(tǒng)模型應(yīng)用于仿生機器馬的虛擬速度預(yù)測。
　　根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢和特點，本文將信息融合理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，給出了一種基于 BP(Back-Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)生理信息融合算法，針對應(yīng)用對象確定了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。融合算法在

3、新型仿生機器馬健身器虛擬速度預(yù)測中，可制定合理的運動狀態(tài)評判方案，通過實時監(jiān)測機器馬騎乘者的多項生理信息，使騎乘者在運動過程中可以達到最佳的運動狀態(tài)，得到最好的健身效果。通過仿真證明了這種生理信息融合算法速度和精度，滿足虛擬速度預(yù)測的需要，證明了融合算法的實用性和有效性。
　　在上述研究的基礎(chǔ)上，本文進一步提出了一種改進的生理信息融合算法，即是基于蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生理信息融合算法，根據(jù)蟻群算法的分布式并行計算、正反饋機制和貪婪式全局