基于云粒子群-最小二乘支持向量机的传感器温度补偿

• 作者: 张朝龙 李彦梅 查长礼 江巨浪 王陈宁 陈世军
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 云模型 粒子群优化 最小二乘支持向量机 温度补偿
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 物理类传感器
• 页码范围: 472-477
• 分类号: TP212
• 字数: 5015字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2012.04.011

摘要

针对传感器的测量精度受温度影响较大问题,提出了一种基于云粒子群-最小二乘支持向量机( CMPSO-LSSVM)的温度补偿方法.云粒子群算法(CMPSO)将云模型算法应用于粒子群优化(PSO)算法的收敛机制,具有寻优精度高的特点.CMPSO算法对LSSVM的参数进行优化选择,建立CMPSO-LSSVM传感器温度补偿模型.将该模型应用于振弦式传感器的温度补偿,通过实验证明了该温度补偿方法优于当前其他主要方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江巨浪	安庆师范学院物理与电气工程学院	56	581	13.0	22.0
2	李彦梅	安庆师范学院物理与电气工程学院	34	193	7.0	12.0
3	张朝龙	安庆师范学院物理与电气工程学院	30	240	9.0	14.0
4	查长礼	安庆师范学院物理与电气工程学院	15	60	4.0	7.0
5	王陈宁	安庆师范学院物理与电气工程学院	13	54	4.0	7.0
6	陈世军	安庆师范学院物理与电气工程学院	10	60	4.0	7.0