一种基于LS-SVM构造FLANN的热电偶非线性校正方法

• 作者: 吴德会 王晓红
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 最小二乘支持向量机 函数链接型神经网络 热电偶传感器 非线性校正
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 传感器信号处理
• 页码范围: 1321-1324
• 页数: 4页
• 分类号: TP212
• 字数: 3467字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2007.06.029

摘要

提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)构造函数链接型神经网络(FLANN)的方法,并根据正反馈原理将该FLANN应用於热电偶传感器非线性校正.讨论LS-SVM构造FLANN的基本原理和具体算法,给出了非线性补偿器的数学模型.与常规BP迭代算法构造的FLANN比较,该方法构造的FLANN补偿器具有如下优点:①利用LS-SVM将迭代逼近问题转化为直接求解多元线性方程,因此具有更快的速度;②整个训练过程中有且仅有一个全局极值点,确定了所构造FLANN补偿器的唯一性,提高了补偿精度.最后以Pt-Rh30-Pt-Rh6热电偶(B型)为例进行非线性校正实验,结果验证了上述结论.

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