基于支持向量机的传感器的非线性校正

摘要：

铜热电限的非线性影响到它的测温准确度和测温范围,针对这个问题提出了采用支持向A机(SVM),建立了铜热电阻传感器的逆模型进行非线性校正,并且与以往采用的BP网络和最小二乘校正方法进行了比较;结果表明,采用支持向f机的非线性校正方法的最大误差为±0.0287%左右,与BP人工神经网络取得的结果(最大误差为± 0.0523%左右)和最小二乘法取得的结果(最大误差为±0.0865%左右)相比,精度高于以上2种校正方法;同时,SVM方法有较好的泛化能力,在很大程度上提高了传感器的线性度,并且补偿曲线更顺滑,预测性更强,它为铜热电阻传感器的非线性动态补偿提供了一种新方法.

关键词：铜热电阻传感器、支持向量机、非线性校正

所属期刊栏目：19

分类号：TP302(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省高等学校创新团队支持计划:2009T047

在线出版日期：2011-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：243-245