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摘要:
针对工业复杂环境中高温目标温度难以直接测量的问题,提出一种新的基于支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的颜色测温软测量方法.利用支持向量回归机模型来拟合高温物体颜色图像样本特征值与其温度之间复杂的非线性映射关系,将待预测温度的颜色图像特征值输入到训练好的SVR测温模型,进而预测相应的温度.仿真结果表明改进的SOR_SVR算法具有良好的泛化能力和预测精度,且该算法需要的支持向量更少,学习速度更快.
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文献信息
篇名 支持向量回归机在颜色测温中的仿真应用
来源期刊 系统仿真学报 学科 工学
关键词 支持向量回归机 非线性映射关系 建模仿真 温度软预测
年,卷(期) 2016,(11) 所属期刊栏目 仿真应用工程
研究方向 页码范围 2736-2741
页数 分类号 TN.219
字数 语种 中文
DOI 10.16182/j.issn1004731x.joss.201611013
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 傅莉 沈阳航空航天大学自动化学院 43 321 11.0 15.0
2 关威 沈阳航空航天大学自动化学院 8 19 3.0 4.0
3 任艳 沈阳航空航天大学自动化学院 7 7 2.0 2.0
4 周小敏 沈阳航空航天大学自动化学院 2 5 2.0 2.0
5 陈新宇 沈阳航空航天大学自动化学院 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量回归机
非线性映射关系
建模仿真
温度软预测
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
系统仿真学报
月刊
1004-731X
11-3092/V
大16开
北京市海淀区永定路50号院
82-9
1989
chi
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