第四十八章 特殊算法（1/2）

“MOF电子结构调控及其增强电催化OER性能，如果我没记错的话，这次材料化学方面的知识，你到底想做什么嘛？”陈卫龙教授皱眉许久，盯着周青，不解地问。

“准确的说，应该是电化学性质的催化剂，在低电流密度下，获得异质MOF电化学的异质金属，……，在生物传感器和催化等领域具有广泛的应用前景。”张勇生教授饱含深意地看着周青，补充道。

“是的，教授，这是一种通过溶剂热法引入复合金属/有机连接体可以制备一种异质MOF的方式，对金属和连接体的组合调控可极大改善MOF的电催化性能，……，我觉得可以利用于生物传感器与电子识别的链接。”周青点了点头，详细地回答。

“这个！这个问题恐怕要问化学系的刘教授，额！改天再给你介绍，你有其他问题吗？””陈卫龙教授皱了皱眉，看着周青说。

“谢谢，教授，我还有问题。”周青感激地点了点头，接话道。

闻言，陈卫龙教授露出‘果然如此’的表情，看着周青有些无奈地笑道：“嗯！你问吧！不过，我只能回答你电子领域的问题。”

“好的，教授，还是与肌电识别有关的问题。”周青点了下头。

停顿了一下，周青一脸渴望地看着陈卫龙教授，询问道：“陈教授，普通的肌电模式识别方法仅从数据呈现运动模式，缺乏对形成运动的神经肌肉调控机制的理解，导致所实现的肌电控制系统缺乏鲁棒性和泛化能力，因此，我决定采用肌肉协同作为中枢神经系统募集骨骼肌完成各种肢体动作的最小单位，从肢体运动产生的sEMG中采集神经控制信息，……，后来，我发现这种方式需要一种特殊的算法进行支持，教授，您有什么好的建议吗？”

闻言，陈卫龙教授眉头皱的更深了，脸上露出了凝重之色，认真思索起来，久久没有答复。

张勇生教授脸上掠过一丝惊讶，没想到周青会提问如此刁钻棘手的问题，他居然另辟蹊径，想更进一步获取准确的电信号。

虽然他是生物领域的专家，专门从事生物传感器研究工作，但是，对于与肌电相关的肌电识别技术并不陌生。

周青这个问题很有针对性能，很专业，可以说，他对肌电这个领域的认知深度，已经不下于他们了。

陈卫龙教授想了一下，回答道：“支持识别算法的种类很多，不过用于肌电识别的主流算法有四五种吧！主要包括模糊模式识别算法、线性判别分析算法、人工神经网络算法和支持向量机算法。”

顿了一下，陈卫龙教授继续地介绍：“模糊模式识别能自适应提取模糊规则，对初始化规则不敏感，适合处理sEMG这样具有严格不重复的生物电信号;线性判别分析对数据进行降维，计算简单，但不适合大数据;人工神经网络可以同时描述训练样本输入输出的线性关系和非线性映射关系，可以解决复杂的分类问题，学习能力强，……。”

“额，教授，这些算法支撑好像都有所欠缺，还有其他算法吗？”周青皱了皱眉，陈教授提的这些算法他都有考虑过，并不是很满意。

闻言，陈卫龙教授不由抓瞎了，这个问题难住他了。

““还有TMSC，利用非负矩阵分解算法，针对每个动作提取任务特定协同，并依据特定任务协同重构样本特征的相似度来决策最终的动作类别，相比之下，SMSC对所有动作样本特征组成的特征矩阵利用NMF提取任务间共有协同，你将其可理解为一种特征转换算法，再通过常规肌电模式识别模型对转换后的样本特征完成类别决策，……。”就在这时，张勇生教授突然插话道。

闻言，周青双眼一亮，对张勇生教授算法方向十分感兴趣。

“教授，这个肌电模式识别算法能支持不同用户间的普适性和通用性吗