基于PSO-SVM的仿生肌电假手反馈控制系统设计

基于PSO-SVM的仿生肌电假手反馈控制系统设计基于PSO-SVM的仿生肌电假手反馈控制系统设计摘要：在仿生肌电假手控制中，如何提高手的精确控制能力是一个重要的问题。本文提出了基于PSO-SVM的仿生

PSO-SVM 基于的仿生肌电假手反馈控制系统设计 基于PSO-SVM的仿生肌电假手反馈控制系统设计 摘要：在仿生肌电假手控制中，如何提高手的精确控制能力是一个 重要的问题。本文提出了基于PSO-SVM的仿生肌电假手反馈控制系统 设计方法。该方法通过使用粒子群优化算法（PSO）来优化支持向量机 （SVM）的超参数，以提高分类和控制精度。实验结果显示，本文所提 出的方法在仿生肌电假手控制中能够取得优异的性能。 关键词：仿生肌电；假手控制；PSO-SVM；反馈控制；超参数优化 1.引言 仿生肌电（Electromyography，简称EMG）假手是一种通过人体 肌肉信号来控制的人工手臂。随着科技的发展，如何提高仿生肌电假手 的控制精度成为了一个研究热点。传统的控制方法主要依靠手动调整参 数来实现控制，但是这种方法需要耗费大量的时间和精力，并且很难达 到较高的控制精度。为了解决这个问题，本文提出了一种基于粒子群优 化算法（PSO）和支持向量机（SVM）的仿生肌电假手反馈控制系统设 计方法。 2.PSO-SVM算法介绍 2.1粒子群优化算法（PSO） 粒子群优化算法是一种模拟鸟群觅食行为的随机优化算法，通过优 化每个粒子的位置和速度，以找到最优解。PSO算法具有简单、易于实 现的优点，适用于解决连续优化问题。 2.2支持向量机（SVM） 支持向量机是一种机器学习算法，通过找到最优超平面，将不同类 别的样本分离。SVM算法具有良好的分类性能和泛化能力。 3.方法设计