Fuzzy Inference System for Lower Limbs Angles Prediction

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21460%2F12%3A00193974" target="_blank" >RIV/68407700:21460/12:00193974 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/61989592:15510/12:33140586

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/TSP.2012.6256348" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/TSP.2012.6256348</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/TSP.2012.6256348" target="_blank" >10.1109/TSP.2012.6256348</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Fuzzy Inference System for Lower Limbs Angles Prediction

Popis výsledku v původním jazyce

This paper presents an approach of human gait modeling and prediction using fuzzy inference system. In this system, lower limbs motion prediction is simplified by introducing fuzzy knowledge base to describe the whole motion. Our fuzzy knowledge base predicts contralateral lower limb joints angles. The concept of fuzzy knowledge is based on fuzzy membership function that represents knee angle and differences between two consecutive angles and inference by IF-THEN rules. Selected fuzzy rules are emphasized by adding weights. Our final goal is to obtain predictive model of lower limbs movement in such way that it can generalize well with gait of different subjects. Prediction process is exemplified to validate the system in inter-subject generalization.The simulation results of newly designed system show the proposed method to be adequate and effective.

Název v anglickém jazyce

Fuzzy Inference System for Lower Limbs Angles Prediction

Popis výsledku anglicky

This paper presents an approach of human gait modeling and prediction using fuzzy inference system. In this system, lower limbs motion prediction is simplified by introducing fuzzy knowledge base to describe the whole motion. Our fuzzy knowledge base predicts contralateral lower limb joints angles. The concept of fuzzy knowledge is based on fuzzy membership function that represents knee angle and differences between two consecutive angles and inference by IF-THEN rules. Selected fuzzy rules are emphasized by adding weights. Our final goal is to obtain predictive model of lower limbs movement in such way that it can generalize well with gait of different subjects. Prediction process is exemplified to validate the system in inter-subject generalization.The simulation results of newly designed system show the proposed method to be adequate and effective.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

EI - Biotechnologie a bionika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2012

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

35th International Conference Telecommunications and Signal Processing

ISBN

978-1-4673-1118-2

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

517-520

Název nakladatele

Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií

Místo vydání

Brno

Místo konání akce

Prague

Datum konání akce

3. 7. 2012

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

000308143100099