Predikce svalové síly užitím umělé neuronové sítě se zpětnou vazbou

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21220%2F05%3A02110267" target="_blank" >RIV/68407700:21220/05:02110267 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Prediction of Muscle Forces Using Artificial Neural Network Backpropagation
Popis výsledku v původním jazyce
The muscle forces in human beings are difficult to exactly determine, because many muscles act cooperatively. Consequently, the object of a backpropagation neural network with a learning algorithm (BPG) was suggested. The proposed object predicted the muscle forces about 7 elbow actuators (4 flexors: m.biceps brachii, c.longum and c.breve; m.brachialis; m.brachioradialis; and 3 extensors: m.triceps brachii, c.laterale, c.mediale and c.longum) without advance knowledge of the relation between inputs andoutputs. The architecture of BPG was the feedforward multilayer network.
Název v anglickém jazyce
Prediction of Muscle Forces Using Artificial Neural Network Backpropagation
Popis výsledku anglicky
The muscle forces in human beings are difficult to exactly determine, because many muscles act cooperatively. Consequently, the object of a backpropagation neural network with a learning algorithm (BPG) was suggested. The proposed object predicted the muscle forces about 7 elbow actuators (4 flexors: m.biceps brachii, c.longum and c.breve; m.brachialis; m.brachioradialis; and 3 extensors: m.triceps brachii, c.laterale, c.mediale and c.longum) without advance knowledge of the relation between inputs andoutputs. The architecture of BPG was the feedforward multilayer network.

Rok uplatnění
2005
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)