基于BP神经网络的足底压力信号模式分类
| 摘要 | 第1-3页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-10页 |
| ·研究背景及意义 | 第6-7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·本文研究内容 | 第8-10页 |
| 第二章 步态变异及PD患者步态特征 | 第10-16页 |
| ·正常步态的特征 | 第10-11页 |
| ·正常步行周期 | 第10-11页 |
| ·正确步行的姿态 | 第11页 |
| ·步态异常 | 第11-12页 |
| ·引起步态异常的原因 | 第11页 |
| ·常见病理步态 | 第11-12页 |
| ·步态分析的方法 | 第12-13页 |
| ·帕金森患者步态特征 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-16页 |
| 第三章 足底压力信号的特征提取 | 第16-24页 |
| ·特征提取基本概念 | 第16-17页 |
| ·特征参数提取 | 第17-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第四章 基于神经网络的模式识别 | 第24-34页 |
| ·人工神经网络简介 | 第24-30页 |
| ·人工神经网络发展历史 | 第24-26页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第26页 |
| ·人工神经网络模型 | 第26-29页 |
| ·人工神经网络的应用 | 第29-30页 |
| ·BP神经网络的学习算法 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第五章 基于BP神经网络的分类器的设计 | 第34-42页 |
| ·BP神经网络设计的一般原则 | 第34-36页 |
| ·BP网络参数设计 | 第34-35页 |
| ·BP网络结构参数设计 | 第35-36页 |
| ·用BP神经网络对PD患者和正常人进行分类 | 第36-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第六章 总结与展望 | 第42-44页 |
| ·总结 | 第42-43页 |
| ·BP网络的不足 | 第42页 |
| ·本文工作总结 | 第42-43页 |
| ·研究展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
