基于免疫PSO优化LSSVM的传感器动态补偿研究

• 作者: 刘滔 张龙 王伟 韩华亭
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 传感器 最小二乘支持向量机 免疫粒子群算法 动态补偿
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 智能仪表与传感器技术
• 页码范围: 2609-2611
• 页数: 3页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文

摘要

针对最小二乘支持向量机在对传感器进行动态补偿时,正则化参数和核函数参数对补偿精度影响较大的问题,提出一种免疫粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化LSSVM模型参数的传感器动态补偿方法;该方法将LSSVM的正则化参数C和核函数参数σ作为PSO中粒子的位置和速度,利用免疫算法迭代确定最优LSSVM模型用于传感器补偿;仿真实验表明,在传感器动态补偿时,该方法比LSSVM模型的调节时间短,补偿精度高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩华亭	空军工程大学防空反导学院	38	111	7.0	8.0
2	王伟	空军工程大学防空反导学院	61	223	7.0	9.0
3	刘滔	空军工程大学防空反导学院	10	47	4.0	6.0
4	张龙	空军工程大学防空反导学院	6	6	1.0	2.0