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基于支持向量机的传感器非线性误差校正 被引量:10

Nonlinear Errors Correction of Sensors Based on Support Vector Machine
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摘要 提出了一种用支持向量机校正传感器非线性误差的原理和方法。该算法只依据样本就可以正确辩识传感器逆模型特征,而不需关于逆模型函数形式的任何先验知识,并将原问题转化为一个凸二次优化问题,能够保证找到的极值解就是全局最优解,具有较好的泛化能力。通过对电容式湿敏传感器误差校正的应用表明:该算法可取得较好的效果。 Principle and method of correcting nonlinear error of sensors based on the support vector machine is given. The algorithm can identify and know the contrary model characteristic of sensor correctly only according to the sample, having no use for any priori knowledge about contrary model function. It also convert original problem into protruding quadratic optimizing of question. The algorithm can ensure that extreme solution is optimal and have ability of common. In the end, through using in application of wet-capacitance sensor error correction, the algorthm can make better result.
作者 周鸣争 汪军
出处 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期242-245,共4页 Journal of University of Electronic Science and Technology of China
基金 安徽省自然科学基金资助项目(03042306) 安徽省科技厅国际合作资助项目(0208800)
关键词 支持向量机 传感器 非线性误差 校正 support vector machine sensors nonlinear errors correct
  • 相关文献

参考文献5

  • 1朱庆保.用于传感器非线性误差校正的新颖神经网络[J].软件学报,1999,10(12):1298-1303. 被引量:10
  • 2Vapnik C V.Support vector networks[J].Machine Learning,1995,20(1):1-25.
  • 3Vapnik V N.Statistical learning heory[M].New York:Jone wileg,1998.
  • 4Vapnik V.An overview of statistical learning theory[J].IEEE Transaction on Neural Networks,1999,10(5):988-999.
  • 5Gunn S.Support vector machine for classification and regression[R].University of Southampton:Image Speck & Intelligent System Group,1998.

二级参考文献5

  • 1Lin Chun Shin,IEEE Trans Syst Man Cybern B,1998年,28卷,2期,231页
  • 2Ker Jar Shone,IEEE Trans Neural Networks,1997年,8卷,6期,1545页
  • 3Lin Chun Shin,IEEE Trans Neural Networks,1997年,8卷,6期,1281页
  • 4Lee Chaujhy,J Engineers,1996年,19卷,3期,309页
  • 5刘慧,许晓鸣,张钟俊.小脑模型神经网络改进算法的研究[J].自动化学报,1997,23(4):482-488. 被引量:12

共引文献9

同被引文献99

引证文献10

二级引证文献50

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