作者:黄为勇,高玉芹,田秀玲 单位:中国计算机自动测量与控制技术协会 出版:《计算机测量与控制》2014年第09期 页数:4页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFJZCK2014091100 DOC编号:DOCJZCK2014091109 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
  • 为提高传感器非线性特性的拟合精度,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)与量子粒子群优化算法(QPSO)的传感器特性拟合方法;该方法采用最小二乘支持向量机构建传感器特性的非线性回归模型,模型的参数向量由量子粒子群优化算法和学习样本平均绝对误差最小的准则进行优化;实验结果验证了该方法的有效性,其拟合绝对误差在10~(-9)~10~(-7)%之间,其拟合性能明显优于常规方法。

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