基于支持向量回归的非线性多功能传感器信号重构

• 作者: 刘丹 刘昕 孙金玮
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量回归 多功能传感器 信号重构
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 页码范围: 1167-1170
• 页数: 4页
• 分类号: TN98
• 字数: 2926字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2006.04.060

摘要

在多功能传感器信号重构中,通常采用经验风险最小化准则实现函数回归,在小样本情况下,该方法易导致泛化性差和过拟合问题.本文利用支持向量回归方法实现非线性多功能传感器信号重构,支持向量机是基于结构风险最小化准则的新型机器学习方法,可有效抑制过拟合问题并改善泛化性能.仿真结果表明经该算法重构后的信号重构误差率在0.4%以下,重构效果较好,验证了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙金玮	哈尔滨工业大学自动测试及控制系	52	375	11.0	16.0
2	刘丹	哈尔滨工业大学自动测试及控制系	40	109	6.0	9.0
3	刘昕	哈尔滨工业大学自动测试及控制系	10	95	5.0	9.0