虚拟仪器非线性校正的支持向量机方法

• 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: 支持向量机 非线性校正 虚拟仪器 回归算法 核函数
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 所属期刊栏目: 虚拟仪器技术
• 页码范围: 66-68
• 页数: 3页
• 分类号: TP274
• 字数: 1985字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-7300.2007.10.019

摘要

随着虚拟仪器的广泛应用,其误差控制问题越来越突出.传统的虚拟仪器非线性校正主要采用人工神经网络的方法,由于该方法本身固有的缺陷,其应用受到一定限制.支持向量机是近年来发展起来的一种新的机器学习算法,在许多领域中得到应用.本文分析了虚拟仪器的非线性误差的主要来源,提出了一种对虚拟仪器进行非线性校正的支持向量机方法.该方法能够克服神经网络处理小样本问题的不足,具有较高的泛化能力.实验表明,用支持向量机算法解决虚拟仪器非线性问题是有效的.

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