Vi anser karakteriseringen av muskeltrötthet genom en icke-invasiv avkänningsmekanism såsom Surface ElectroMyoGraphy (SEMG). Förändringar i egenskaperna hos SEMG-signaler med avseende på muskeltrötthet har rapporterats i litteraturen, men den stora variationen i dessa signaler mellan olika individer gör uppgiften att modellera och klassificera SEMG-signaler utmanande. Variationen i SEMG-parametrarna från försökspersonen skapar skillnader i datadistributionen. I den här artikeln föreslår vi två utbildningsramar för överföring baserade på multisource-domänanpassningsmetoden för att upptäcka olika stadier av trötthet med hjälp av SEMG-signaler, som tar itu med distributionsskillnaderna. I de föreslagna ramarna representerar SEMG-data för en försöksperson en domän; data från flera försökspersoner i utbildningssetet bildar flera källdomäner och testpersonsdata utgör måldomänen. SEMG-signaler skiljer sig huvudsakligen åt i fråga om villkorlig sannolikhetsfördelning mellan försökspersoner. Det viktigaste inslaget i det första ramverket är ett nytt viktningssystem som tar itu med skillnaderna i den villkorade sannolikhetsfördelningen mellan flera domäner (ämnen) och det viktigaste inslaget i det andra ramverket är en tvåstegsmetod för domänanpassning som kombinerar viktade data från flera källor baserade på marginella sannolikhetsskillnader (första steget) samt villkorliga sannolikhetsskillnader (andra steget) med måldomändata. Vikterna för att minimera marginal sannolikhetsskillnader beräknas självständigt, medan vikterna för att minimera villkorliga sannolikhetsskillnader beräknas samtidigt genom att utnyttja den potentiella interaktionen mellan flera källor. Vi ger också en teoretisk analys av generaliseringen prestanda av den föreslagna multisource domänanpassning formulering med hjälp av viktade Rademacher komplexitetsmått. Vi har validerat de föreslagna ramverken på Surface ElectroMyoGram signaler som samlats in från 8 personer under en utmattningsorsakande repetitiv gripaktivitet. Omfattande experiment med SEMG-data visar att den föreslagna metoden förbättrar klassificeringsnoggrannheten med 20–30 % i fallen utan någon metod för domänanpassning och med 13–30 % jämfört med befintliga toppmoderna metoder för domänanpassning.
I REF föreslogs en DA-algoritm med flera källor för upptäckt av muskeltrötthet från data från ytelektromyografi (SEMG).
Multisource domain adaptation and its application to early detection of fatigue
{'venue': 'TKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}