LS-SVM构造FLANN逆系统的传感器动态补偿方法

• 作者: 吴德会
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 逆系统 传感器 动态补偿 函数链接型神经网络 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 378-383
• 页数: 6页
• 分类号: TP212
• 字数: 4760字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2007.03.025

摘要

提出一种用最小二乘支持向量机(LS-SVM)构造函数链接型神经网络(FLANN)逆系统的传感器动态补偿新方法.介绍了相关原理和具体算法,并给出了传感器动态逆系统的数学模型.在该方法中,通过在传感器后串接逆系统模型来修正动态测试误差、提高传感器的动态特性.通过典型的传感器动态标定实验数据,该逆系统模型的传递函数可用LS-SVM-FLANN方法辨识得到.实验结果表明,LS-SVM-FLANN辨识逆系统模型的速度是BP-FLANN方法的两倍,而且该逆系统动态补偿误差仅为后者的10%.用LS-SVM构造FLANN的逆系统补偿器精度高、鲁棒性好、实现简单.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴德会	九江学院电子工程系	66	721	15.0	23.0