【摘 要】
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功能电刺激反馈效果和肢体运动状态与相应肌肉群激活程度间的科学建模息息相关。传统建模大多仅关注主动肌，但辅助肌的建模同样重要。运用运动配置策略，采用运动相关损失函数对融合生物动力学模型进行改进，并采用非负矩阵分解（Nonnegative Matrix Factorization, NMF）进行辅助肌的建模。首先，使用意图-肌电、肌力-肌电、肌肉长度-肌电融合生物动力学模型求得主动肌肌电模型；然后，通
【出 处】
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杭州电子科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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浙江省重点研发资助项目（2020C04009）； 浙江省属高校业务基本经费资助项目（GK219909299001-026）；
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功能电刺激反馈效果和肢体运动状态与相应肌肉群激活程度间的科学建模息息相关。传统建模大多仅关注主动肌，但辅助肌的建模同样重要。运用运动配置策略，采用运动相关损失函数对融合生物动力学模型进行改进，并采用非负矩阵分解（Nonnegative Matrix Factorization, NMF）进行辅助肌的建模。首先，使用意图-肌电、肌力-肌电、肌肉长度-肌电融合生物动力学模型求得主动肌肌电模型；然后，通过NMF求得主、副肌肉群的协同关系；最后，结合主动肌肌电模型与协同关系获得辅助肌肌电模型。实验结果表明，运用融合生物动力学和NMF对膝关节运动过程中主、副肌肉群肌电进行模拟时，主动肌的平均均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）值为1.76%,辅助肌的平均RMSE值为4.62%,误差低，拟合效果好。
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