基于SVM的营养液离子浓度检测的数据融合研究

摘要：

设施农业要求对营养液离子浓度进行精确实时在线检测;支持向量机(Support Vector Mechine,SVM)方法较之于神经网络等方法,具有更扎实的理论基础与更好的泛化能力,特别适合于小样本建模.将SVM方法应用于营养液离子浓度检测,利用数据融合的理论,不仅可以及时准确地对传感器进行可靠性诊断、实时模型的更新,还可以实现对不可在线检测成分的软测量.仿真结果表明,在营养液离子浓度检测系统中应用SVM方法的数据融合技术,模型简单,执行效果好.

关键词：支持向量机、数据融合、软测量

所属期刊栏目：22

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2005-12-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：110-112,126