基于PSO-BP神经网络的人体穴位定位系统设计

摘要：

穴位的位置是否找准会直接影响治疗效果,因此设计了一种基于粒子群算法优化神经网络(PSO-BP)的穴位相对坐标预测模型,然后与ARM结合构成一个可以用于人体穴位定位的系统.首先采用PC进行MATLAB仿真训练学习,然后将最优权值及阈值保存下来并简化算法嵌入ARM内,将在线预测转变为离线过程.实验结果表明:经粒子群优化过的BP神经网络有效地改善了局部极值缺陷,可应用于定位端预测穴位的位置,并在LCD中显示穴位相关信息,控制端收到位置数据后可执行电机上的运动操作.

关键词：穴位坐标、定位、粒子群算法、BP神经网络、ARM

所属期刊栏目：44

分类号：TN4(微电子学、集成电路（IC）)

在线出版日期：2018-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：75-78