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01.03.2011 | Original Article | Ausgabe 1/2011

International Journal of Machine Learning and Cybernetics 1/2011

Adaptive least squares support vector machines filter for hand tremor canceling in microsurgery

Zeitschrift:
International Journal of Machine Learning and Cybernetics > Ausgabe 1/2011
Autoren:
Zhi Liu, Qihang Wu, Yun Zhang, C. L. Philip Chen

Abstract

One of the main problems for effective control of a minimally invasive surgery (MIS) is the imprecision that caused by hand tremor. In this paper, a novel adaptive filter, the least squares support vector machines adaptive filter (LS-SVMAF), is proposed to overcome this problem. Compared with traditional methods like multi layer perceptron (MLP), LS-SVM shows a superior performance of nonlinear modeling with small scale of data set or high dimensional input space. With the LS-SVMAF, we can model and predict the hand tremor more effectively and improve the precision and reliability in the master–slave robotic system for microsurgery. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed filter and its superior performance over its competing rivals.

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