SVM法在虚拟仪器非线性校准中的应用

• 作者: 唐超 姜成鹏 徐正康 黄英珂
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 虚拟仪器 非线性校准 支持向量机 遗传算法
• 年，卷（期）: 2008,（16）
• 所属期刊栏目: 传感器与仪器仪表
• 页码范围: 125-126,196
• 页数: 3页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2008.16.051

摘要

在构建虚拟仪器系统时,非线性误差是值得考虑的一个问题,本文主要是为了解决这方面的问题.文中首先介绍了虚拟仪器非线性校准的基本原理,接着分析了支持向量机回归模型,并通过采用遗传算法来优化支持向量机的参数.以便建立基于优化的支持向量机非线性校准模型.最后,通过构建一个简单的虚拟仪器数据采集校准系统的实验来验证这种校准方法的有效性,实验结果表明,这种方法是可行的.而且测量精度有了显著提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐超		9	111	6.0	9.0
2	黄英珂		8	16	3.0	3.0
3	姜成鹏		4	6	1.0	2.0
4	徐正康		2	1	1.0	1.0