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摘要:
在动态测试中,由于传感器存在静态非线性失真和动态响应滞后,测量结果含有较大的误差,必须进行非线性动态补偿,实际传感器一般可以等效为一个无记忆非线性环节和一个动态线性环节串联的模型。对支持向量机进行传感器非线性动态补偿的方法进行了研究,对支持向量机核函数以及相关参数的选择进行了分析并利用粒子群优化算法进行了实现。最后在LabVEw平台实现了补偿算法,通过仿真验证了支持向量机回归的方法在多种信噪比条件下仍然有比较好的补偿效果。
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内容分析
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文献信息
篇名 基于PSO-SVM的传感器非线性动态补偿及LabVIEW实现
来源期刊 可编程控制器与工厂自动化(PLC FA) 学科 工学
关键词 支持向量机 粒子群优化 动态补偿 LABVIEW
年,卷(期) 2013,(9) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 35-38
页数 4页 分类号 TP212
字数 语种
DOI
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 张霞 中北大学信息与通信工程学院 13 19 3.0 4.0
2 陈保利 中北大学信息与通信工程学院 2 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
粒子群优化
动态补偿
LABVIEW
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
智慧工厂
月刊
1606-5123
大16开
1995
chi
出版文献量(篇)
9594
总下载数(次)
34
总被引数(次)
7448
论文1v1指导