Publication

Level, Downhill and Uphill Walking Identification Using Neural Networks

Kamiar Aminian, Philippe Robert
1993
Journal Articles

Résumé

Body accelerations during human walking are recorded by a portable measuring device. A new method for parameterising body accelerations is introduced. The parameters are presented to a Kohonen neural network classifier and the feasibility of identification and dissociation of level and walking on a gradient is demonstrated. The most important and original aspect of this classification is its ability to identify the gradient of walking performed in free- living conditions from walking trained on a treadmill.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/6361d7ea-9e25-487b-a0f2-49cbe4c4ece7

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Concepts associés (14)

Accélération

L'accélération est une grandeur physique vectorielle, appelée de façon plus précise « vecteur accélération », utilisée en cinématique pour représenter la modification affectant la vitesse d'un mouvement en fonction du temps. La norme (l'intensité) de ce vecteur est appelée simplement « accélération » sans autre qualificatif. Dans le langage courant, l'accélération s'oppose à la décélération (mathématiquement, une accélération négative) et indique l'augmentation de la vitesse ou de la fréquence d'évolution d'un processus quelconque, par exemple l'accélération de la fréquence cardiaque ou celle d'une suite de situations.

Réseau de neurones artificiels

Un réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.

Types of artificial neural networks

There are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.

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