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dc.creator S. A. Vicario Vázquez
dc.creator O. Oubram
dc.creator A . Bassam
dc.creator J. G. Velá zquez Aguilar
dc.creator E. Ordóñez López
dc.date 2017
dc.date.accessioned 2019-01-17T23:42:18Z
dc.date.available 2019-01-17T23:42:18Z
dc.identifier http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=46753192008
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11799/97036
dc.description En este trabajo se presenta el diseño de un algoritmo de reconocimiento de señales mioeléctricas por medio de una arquitectura de redes neuronales artificiales, para la fabricación de un prototipo de prótesis de una mano humana . En la primera etapa del proyecto se diseñó el sensor mioeléctrico que ay udo a la captura de las señales que corresponden al movimiento de cada dedo de una mano humana. Se generó una base de datos con las señales mioeléctricas capturadas, la cual sirvió p ara el entrenamiento de la red neuronal artificial (RNA), obteniendo los pesos y bias de dicha red. El rendimiento de la arquitectura fue evaluado con criterios estadísticos para la validación de la RNA, comparando datos simulados con datos experimentales. Encontramos que la mejor arquitectura en este trabajo cuenta con 7 neuronas en la capa oculta, una en la capa de salida y con un 96% de coeficiente de correlación, dicha arquitectura es la #7 de la tabla 1 la cual contiene un reporte de rendimiento del al goritmo de aprendizaje de las diferentes arquitecturas propuestas.
dc.format application/pdf
dc.language es
dc.publisher Universidad Autónoma de Yucatán
dc.relation http://www.redalyc.org/revista.oa?id=467
dc.rights Ingeniería
dc.source Ingeniería (México) Num.2 Vol.21
dc.subject Ingeniería
dc.subject Señales mioeléctricas
dc.subject reconocimiento inteligente
dc.subject prótesis
dc.subject redes neuronales artificiales
dc.title Sistema de reconocimiento inteligente de señales mioeléctricas del movimiento de mano humana
dc.type Artículo


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  • Título
  • Sistema de reconocimiento inteligente de señales mioeléctricas del movimiento de mano humana
  • Editor
  • Universidad Autónoma de Yucatán
  • Tipo de documento
  • Artículo
  • Palabras clave
  • Ingeniería
  • Señales mioeléctricas
  • reconocimiento inteligente
  • prótesis
  • redes neuronales artificiales
  • Los documentos depositados en el Repositorio Institucional de la Universidad Autónoma del Estado de México se encuentran a disposición en Acceso Abierto bajo la licencia Creative Commons: Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)

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