10.3969/j.issn.1000-9787.2007.03.024
基于LS-SVM的传感器智能校正及温度补偿
提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的传感器非线性校正及温度补偿的新方法,并给出了相应的过程和算法.在该方法中,LS-SVM被用作构建逆模型,并通过该模型映射传感器非线性特性,同时实现了传感器的温度补偿和非线性校正.通过实际电容式压力传感器校正的实验结果表明:所提模型建模速度比SVM模型高1-2个数量级,补偿误差仅为SVM模型的20%左右.因此,该学习速度快、补偿精度高、抗噪声干扰能力强,适合传感器温度补偿及校正.
最小二乘支持向量机、回归、传感器、温度补偿、校正
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TP212(自动化技术及设备)
2007-06-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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