基于支持向量机的传感器非线性动态补偿方法

摘要：

提出了应用支持向量机(LS-SVM)实现传感器非线性动态补偿方法.LS-SVM的训练过程遵循的是结构风险最小化原则,而不是通常神经网络的经验误差最小化,可获得更好的泛化性能,不易发生局部最优及过拟合现象,因此可弥补应用人工神经网络进行传感器非线性动态补偿的缺陷.通过实例验证了该方法的可行性,结果表明,即使当传感器动态模型存在严重非线性,且有测量噪声存在,该方法也仍然有效.

关键词：传感器、非线性、动态补偿、最小二乘支持向量机

所属期刊栏目：20

分类号：TP212(自动化技术及设备)

资助基金：浙江省自然科学基金 602145

在线出版日期：2006-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：184-188