基于LS-SVM的传感器智能校正及温度补偿

• 作者: 吴德会 王晓红
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 最小二乘支持向量机 回归 传感器 温度补偿 校正
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 计算与测试
• 页码范围: 76-79
• 页数: 4页
• 分类号: TP212
• 字数: 3050字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-9787.2007.03.024

摘要

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1-2个数量级,补偿误差仅为SVM模型的20%左右.因此,该学习速度快、补偿精度高、抗噪声干扰能力强,适合传感器温度补偿及校正.

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
5	王晓红	九江学院电子工程系	22	152	7.0	11.0