作者：王龙辉 单位：中国计算机学会工业控制计算机专业委员会;江苏省计算技术研究所 出版：《工业控制计算机》2013年第08期 页数：2页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFGYKJ2013080230 DOC编号：DOCGYKJ2013080239 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 提出一种用最小二乘支持向量机构成补偿模型的热偶规真空传感器非线性补偿方法，用现场采集的测量数据组成实验样本，实验结果表明所提出的方法可有效降低热偶规的测量误差，补偿精度优于普通支持向量机。

    📙 相关资料

    1. 《基于BA-SVM的铂电阻温度传感器非线性校正方法》PDF+DOC 针对铂电阻温度传感器应用中存在的非线性问题，本文提出了基于蝙蝠算法(BA)和支持向量机(SVM)相结合的BA-SVM方法对铂电阻温度传感器进行非线性补偿。补偿结果表明：BA-SVM方法补偿精度较高，收敛速度快，远远优于传统SVM支持向量机模型、PSO-SVM支持向量机模型以及基于最小二乘的多项式拟合......
    2. 《基于改进PSO优化LSSVM的传感器补偿研究》PDF+DOC 针对最小二乘支持向量机在对传感器进行补偿时，正则化参数和核函数参数对补偿精度影响较大的问题，提出一种利用改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机模型参数的传感器补偿方法。该方法利用改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机模型的正则化参数和核函数参数，避免了人工选择参数的盲目性，提高了最小二乘支持......
    3. 《基于颜色传感器和LSSVM算法的pH在线检测系统》PDF+DOC pH检测在人们日常生活和工农业发展中扮演着重要的角色。本文针对目前常见的检测方法存在检测精度不高、易受环境影响以及操作不便等问题，设计了一种基于颜色传感器和LSSVM的pH在线检测装置。该装置首先将待测溶液喷射到pH试纸上，通过颜色传感器将pH试纸变化后的颜色映射为RGB值，同时利用酸度计测取待测溶......
    4. 《基于LSSVM的热电偶建模及火灾温度测量》PDF+DOC 针对K型热电偶在温度测量中得到的是电压信号而非温度值的问题，采用最小二乘支持向量机的建模方法对热电偶的分度表进行拟合，得到测量温度与电压之间的数学模型。通过调整模型参数，测试数据的绝对误差均值低于0.1℃，表明模型有良好的预测精度。将得到的模型用于加油站地面池火火灾实验，测量火焰中心和距离火焰池边1......
    5. 《基于QPSO稀疏化LSSVM的压力传感器温度补偿研究》PDF+DOC 针对硅压阻式压力传感器的温度补偿问题，提出一种量子粒子群(Quantum Particle Swarm Optimization，QPSO)稀疏化最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine，LSSVM)策略，目的在于能够保证温度补偿性能的同时获得较为......
    6. 《极端环境下光电编码器误差补偿方法》PDF+DOC 针对高、低温环境对光电编码器的影响和传感器的误差补偿方法进行研究。通过温度判别光电编码器所处环境分区，并切换不同的补偿方法实现经济高效的误差补偿。常温区采用直线最小二乘法补偿模型，高、低温区采用处理非线性拟合更优的最小二乘支持向量机(LS-SVM)补偿模型。通过实验装置测试可知：在高、低温区，光电编......
    7. 《基于最小二乘支持向量机的传感器非线性动态补偿》PDF+DOC 提出了一种基于最小二乘支持向量机的非线性传感器动态测量误差的校正方法，使得通过该方法补偿的传感器具有理想的输入输出特性。先将传感器的非线性动态系统分解成线性动态子环节和非线性静态子环节串联；与之对应，非线性动态补偿过程也包含2个阶段：线性动态补偿和非线性静态校正。然后，通过函数展开将补偿器的非线性传......
    8. 《基于LS-SVM的传感器智能校正及温度补偿》PDF+DOC 提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的传感器非线性校正及温度补偿的新方法，并给出了相应的过程和算法。在该方法中，LS-SVM被用作构建逆模型，并通过该模型映射传感器非线性特性，同时实现了传感器的温度补偿和非线性校正。通过实际电容式压力传感器校正的实验结果表明：所提模型建模速度比SVM模型高......
    9. 《基于免疫PSO优化LSSVM的传感器动态补偿研究》PDF+DOC 针对最小二乘支持向量机在对传感器进行动态补偿时，正则化参数和核函数参数对补偿精度影响较大的问题，提出一种免疫粒子群(Particle Swarm Optimization，PSO)算法优化LSSVM模型参数的传感器动态补偿方法；该方法将LSSVM的正则化参数C和核函数参数σ作为PSO中粒子的位置和速......
    10. 《基于EEMD能量熵和LSSVM的传感器故障诊断》PDF+DOC 传感器作为动车组制动系统的关键部件，其能否正常工作直接影响动车组的安全稳定运行。集成经验模态分解克服了经验模态分解的模态混叠现象，分解出的各个内禀模态函数突出了故障的局部特征，并求解其能量熵组成故障特征向量，然后把故障特征向量输入到最小二乘支持向量机(LSSVM)进行故障识别和分类。同时采用粒子群优......

    提示：百度云已更名为百度网盘（百度盘），天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。