原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
为提高传感器非线性特性的拟合精度,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)与量子粒子群优化算法(QPSO)的传感器特性拟合方法;该方法采用最小二乘支持向量机构建传感器特性的非线性回归模型,模型的参数向量由量子粒子群优化算法和学习样本平均绝对误差最小的准则进行优化;实验结果验证了该方法的有效性,其拟合绝对误差在10-9~10-7%之间,其拟合性能明显优于常规方法.
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文献信息
篇名 一种传感器特性的高精度拟合方法
来源期刊 计算机测量与控制 学科
关键词 传感器 特性拟合 最小二乘支持向量机 量子粒子群优化
年,卷(期) 2014,(9) 所属期刊栏目 智能仪表与传感器技术
研究方向 页码范围 3074-3076,3083
页数 4页 分类号 TP212|TP181
字数 语种 中文
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 黄为勇 徐州工程学院江苏省大型工程装备检测与控制重点建设实验室 29 211 8.0 14.0
5 田秀玲 徐州工程学院江苏省大型工程装备检测与控制重点建设实验室 10 23 3.0 4.0
9 高玉芹 徐州工程学院江苏省大型工程装备检测与控制重点建设实验室 14 96 5.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
传感器
特性拟合
最小二乘支持向量机
量子粒子群优化
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
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