72、基于预测与深度学习的手部运动与眼底病变研究

基于预测与深度学习的手部运动与眼底病变研究

1 预测型粒子群优化算法解决手部逆运动学问题

1.1 算法原理

在解决空间仿人灵巧手手指逆运动学问题时，提出了基于预测的经验共享Q学习混合粒子群算法（LQHPSO）。该算法通过烟花粒子群之间的信息交换，定义粒子动作，利用3D Q表实现局部搜索和经验共享，提升全局搜索能力。
- 3D Q表 ：由目标空间状态、决策空间状态和动作组成。目标空间状态由粒子群适应度值决定，反映粒子性能；决策空间状态由粒子相对距离决定，反映粒子收敛状态；动作决定粒子算法参数。
- 经验共享策略 ：迭代过程中，粒子通过Q表存储经验，共享最优位置的粒子Gbest的Q表，促进Q表收敛，提升种群局部搜索能力和收敛到最优解的可能性。

1.2 算法流程

以下是LQHPSO算法解决逆运动学计算的详细步骤：
1. 初始化粒子群中每个粒子的位置、速度、边界、惯性权重因子、加速因子、最大迭代次数T和3D Q表。
2. 计算种群中粒子的适应度值，更新个体最优值Pbest和全局最优值Gbest。
3. 将Gbest粒子的Q表作为Qbest共享给每个粒子。
4. 根据手指运动目标位置的预测，将关节3的可能角度设为初始值。
5. 使用公式(13)计算，判断是否在误差范围内，若是则输出结果，否则进入步骤6。
6. 迭代次数加1，更新粒子的速度、位置和惯性权重系数。
7. 计算适应度值，更新个体极值，并更新Q表。
8. 使用公式(19)和公式(20)，将个体极值作为烟花算法的烟花进行爆炸操作，比