非线性校准技术的发展现状及研究展望

• 作者: 唐超 孙浚清 张弦 李世平
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性校准 最小二乘 神经网络 支持向量机
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 所属期刊栏目: 研究设计
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 5287字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-7300.2007.08.001

摘要

由于在科学研究和高精度测试中进行非线性校准的必要性,本文介绍了非线性校准技术的发展现状,并分析了非线性校准的原理.将校准方法分为传统方法和现代方法,并分别介绍了各自包含的一些常用校准方法,如最小二乘法、神经网络、支持向量机、遗传算法、模糊逻辑和粗糙集,还对这些方法的优缺点作了一定的分析.最后对非线性校准技术的研究进行了展望,从方法自身的完善与方法间的融合两方面说明了校准技术的发展方向,它们的发展将对测量精度的提高有很大的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李世平		62	395	11.0	17.0
2	张弦		22	319	12.0	17.0
3	孙浚清		8	110	6.0	8.0
4	唐超		9	111	6.0	9.0