Thông tin tài liệu
Nhan đề : | Counteracting Electrode Shifts in Upper-Limb Prosthesis Control via Transfer Learning |
Tác giả: | Prahm, C. |
Người tham gia: | Schulz, A. Paaßen, B. Schoisswohl, J. Kaniusas, E. Dorffner, G. Hammer, B. Aszmann, O. |
Năm xuất bản : | 2019 |
Nhà xuất bản : | IEEE Explore |
Số tùng thư/báo cáo: | IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2019, Vol 27, Issue 5, pp 956-962 |
Tóm tắt : | Research on machine learning approaches for upper-limb prosthesis control has shown impressive progress. However, translating these results from the lab to patient’s everyday lives remains a challenge because advanced control schemes tend to break down under everyday disturbances, such as electrode shifts. Recently, it has been suggested to apply adaptive transfer learning to counteract electrode shifts using as little newly recorded training data as possible. In this paper, we present a novel, simple version of transfer learning and provide the first user study demonstrating the effectiveness of transfer learning to counteract electrode shifts. For this purpose, we introduce the novel Box and Beans test to evaluate prosthesis proficiency and compare user performance with an initial simple pattern recognition system, the system under electrode shifts, and the system after transfer learning. Our results show that transfer learning could significantly alleviate the impact of electrode shifts on user performance in the Box and Beans test. |
URI: | http://tailieuso.tlu.edu.vn/handle/DHTL/10452 |
Trong bộ sưu tập: | Tài liệu hỗ trợ nghiên cứu khoa học |
XEM MÔ TẢ
23
XEM & TẢI
17
Danh sách tệp tin đính kèm:
Bạn đọc là cán bộ, giáo viên, sinh viên của Trường Đại học Thuỷ Lợi cần đăng nhập để Xem trực tuyến/Tải về
Khi sử dụng tài liệu trong thư viện số bạn đọc phải tuân thủ đầy đủ luật bản quyền.