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摘要：針對(duì)上肢肌音信號(hào)（Mechanomyography，MMG） 動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確率不高的問題，提出一種基于粒子群算法（PSO） 與長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的混合模型（Particle Swarm Optimization-Long Short Term Memory，PSO-LSTM） 的動(dòng)作識(shí)別方法。（剩余1612字）
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基于PSO-LSTM 模型的上肢動(dòng)作識(shí)別方法
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