《表1 网络输出值与实际输出容值》

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《基于RBF网络的手势识别装置设计》

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本网络输入x为FDC2214检测的手势数据，输出y为预测容值。在得到样本数据后，利用构建的RBF网络在MATLAB中对所得样本数据进行训练，训练结束后，进行权值抽取，下次采集到的数据乘权值得到预测输出[10]。经过多次实验，确定文中RBF网络结构为:1-5-1模型，在判决模式下，得到本装置基函数宽度Cj=1.5，权值为:wj=[1.62 0.14-1.87 0.74-1.19]。表1为网络输出值与实际输出容值对比。可以看出，文中RBF网络对各手势容值范围的预测与实际输出容值的范围相当靠近。