《基于支持向量机的传感器非线性误差校正》PDF+DOC

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2. 《基于最小二乘支持向量机的矿用振弦式称重传感器非线性校正》PDF+DOC 依据矿用振弦式称重传感器样本，提出了一种采用最小二乘支持向量机辨识传感器逆模特征的校正矿用振弦式称重传感器非线性误差的方法。该方法不需逆模型函数形式的先验知识，能够保证找到的极值解就是局最优解，具有较好的泛化能力。实例应用表明，其检测误差小于1.0%。...
3. 《基于支持向量机的电容式压力传感器建模方法》PDF+DOC 将支持向量机(SVM)引入传感器建模研究中，这里，SVM作为校正误差的一个逆模型。SVM有效地解决了小样本学习问题，因此，该方法对试验数据无特殊要求。最后，电容式压力传感器(CPS)建模试验结果证明了该方法的可行性和高效性。...
4. 《基于最小二乘支持向量机的压力传感器非线性校正》PDF+DOC 依据压力传感器样本，提出了一种采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)辨识传感器逆模特征的校正压力传感器非线性误差的方法，该方法将实测数据由径向基函数把非线性逼近问题转化为线性逼近问题，不需逆模型函数形式的先验知识，能够保证得到的极值解就是局最优解，具有较好的泛化能力。实验结果表明，采用该方法校正后的......
5. 《基于小波支持向量机的传感器非线性校正》PDF+DOC 结合支持向量机和小波理论的优点，提出了一种基于小波核支持向量机的传感器非线性误差校正的原理和方法。该方法利用小波的多尺度插值特性和稀疏变化特性，提高了支持向量机的泛化能力和抗噪声能力。将该方法用于电涡流传感器的非线性校正，实验结果表明该小波核方法的校正效果优于传统的多项式拟合方法和RBF核支持向量机......
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