基于AdaBoost-WOA-HKELM的下肢关节角度预测

针对当前下肢连续运动预测精度低的问题,提出一种基于AdaBoost-WOA-HKELM的下肢髋、膝关节角度预测方法。采集人体正常行走状态下的下肢表面肌电信号和关节角度信息,对预处理后的表面肌电信号进行特征提取,并结合关节角度信息建立特征数据集;选用混合核极限学习机(HKELM)模型作为弱学习器,引入鲸鱼优化算法(WOA)对HKELM模型参数进行优化,通过AdaBoost集成学习算法将弱学习器训练为强学习器,建立AdaBoost-WOA-HKELM关节角度预测模型,利用特征数据集对Ada⁃Boost-WOA-HKELM模型进行训练、测试,并与HKELM、WOA-HKELM模型进行髋、膝关节角度预测的仿真对比实验。结果表明:AdaBoost-WOA-HKELM模型在髋关节和膝关节角度预测方面表现出色,其均方误差分别仅为2.0869和2.2849,而决定系数分别达到了0.9882和0.9887。以上指标明显优于其他2种模型,突显了AdaBoost-WOA-HKELM模型在精确预测下肢关节角度方面的卓越性能。决定系数接近1的结果表明模型对实际数据的拟合程度极高,进一步验证了AdaBoost-WOA-HKELM模型的有效性和准确性。

探讨铁路信号计算机联锁控制系统容错技术

计算机联锁控制系统可以让计算机系统的稳定性得到提高,让铁路信号计算机系统可以稳定可靠的运行.但是在我国该技术发展较为缓慢,本文主要对计算机联锁控制系统容错技术进行分析,首先介绍了铁路信号计算机联锁控制系统容错技术,分析了计算机联锁系统主要功能,最后对容错技术在铁路信号系统中的应用进行了讨论.

综采工作面液压支架集控系统设计研究

针对现阶段我国液压支架控制系统存在实时性差、自动化程度低等一系列问题。设计了综采工作面液压支架集控系统,详细阐述了该集控系统的硬件、软件设计及其实现规程。该系统实时性高,通信稳定,集控程度高,能满足建立高产高效综采工作面的要求。