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基于协同训练与LS-SVM的集成感器在线温度补偿
基于协同训练与LS-SVM的集成感器在线温度补偿
作者:
刘继华
金敏
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
协同训练
最邻近点算法
支持向量机
回归
增量学习
传感器在线补偿
摘要:
为利用机器学习对集成传感器实现在线补偿,使算法具有标定未知样本和更新样本集的能力,利用协同训练的方式,对最小二乘支持向量回归机进行改进,提出基于协同训练的支持向量回归算法,使用临近法对未知样本进行标定和选择,同时对新的样本空间进行剪枝,在保证反映新样本特性的前提下尽量减少对学习模型影响小的样本数量.实验证明,该算法在泛化能力不下降的情况下提高了回归精度,运用在集成传感器的在线补偿上,能降低获的成本,并取得良好的补偿效果.
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文献信息
篇名
基于协同训练与LS-SVM的集成感器在线温度补偿
来源期刊
电子测量与仪器学报
学科
工学
关键词
协同训练
最邻近点算法
支持向量机
回归
增量学习
传感器在线补偿
年,卷(期)
2013,(11)
所属期刊栏目
学术论文
研究方向
页码范围
1054-1059
页数
6页
分类号
TP181|TN711
字数
3614字
语种
中文
DOI
10.3724/SP.J.1187.2013.01054
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
金敏
湖南大学信息科学与工程学院
36
377
11.0
18.0
2
刘继华
湖南大学信息科学与工程学院
1
2
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1.0
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节点文献
协同训练
最邻近点算法
支持向量机
回归
增量学习
传感器在线补偿
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子测量与仪器学报
主办单位:
中国电子学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-7105
CN:
11-2488/TN
开本:
大16开
出版地:
北京市东城区北河沿大街79号
邮发代号:
80-403
创刊时间:
1987
语种:
chi
出版文献量(篇)
4663
总下载数(次)
23
总被引数(次)
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