《基于支持向量机的多传感器信息融合算法》PDF+DOC

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3. 《基于支持向量机的电容式压力传感器建模方法》PDF+DOC 将支持向量机(SVM)引入传感器建模研究中，这里，SVM作为校正误差的一个逆模型。SVM有效地解决了小样本学习问题，因此，该方法对试验数据无特殊要求。最后，电容式压力传感器(CPS)建模试验结果证明了该方法的可行性和高效性。...
4. 《传感器非线性校正的遗传支持向量机方法》PDF+DOC 针对传感器非线性校正中现有的较为常用的神经网络法的不足和支持向量机参数难确定的问题，提出了一种遗传算法和支持向量机相结合的方法，阐述了支持向量机的非线性校正原理和遗传算法优化支持向量机参数的实现过程，并分别采用BP神经网络法和遗传支持向量机方法对压力传感器进行非线性校正。实验结果表明：BP神经网络法......
5. 《基于SVM回归的FLANN改进新法及其应用》PDF+DOC 通过分析常规函数链接型神经网络(FLANN)结构与支持向量机(SVM)的关系，确定了两者本质上的等价性；在此基础上提出了一种基于SVM技术的FLANN构造新方法，并将SVM-FLANN应用到称重传感器的动态补偿上。结果表明该方法构造的FLANN具有结果唯一、结构简单、全局优化等特点，应用于称重传感器......
6. 《多核SVM对传感器动态建模的研究》PDF+DOC 针对传感器的动态特性，提出了一种基于多核最小二乘支持向量机对传感器进行动态建模的方法.通过不同核函数的线性加权组合构造新的等价核，由于构造的等价核函数兼具了全局核函数和局部核函数的优点，从而降低了建模精度对核函数及其参数的依赖性.在理论上详细介绍了多核最小二乘支持向量机回归参数和模型输出值的求解方法......
7. 《基于SVM的多传感器信息融合》PDF+DOC 针对现代工业生产采用大量不同传感器来监测和控制生产过程，被测量之间存在较大模糊关系，提出了一种基于SVM理论的多传感器信息融合方法。通过“对电弧炉炼钢供电曲线进行优化”表明，该方法对解决小样本、高维特征空间和不确定条件下的多传感器信息融合问题，具有较好的融合效果。...
8. 《基于支持向量机算法的气体识别研究》PDF+DOC 利用多传感器或者传感器阵列，同时，结合神经网络技术来进行气体识别和定量分析研究已成为目前传感器领域的一个研究热点。介绍了一种在该领域还没有引起足够重视的算法———支持向量机算法(SVM)。利用该算法，结合多传感器技术，对 3种不同体积分数的有机溶剂进行了识别研究，并取得了较好的识别效果，证明了该算法......
9. 《基于SVM的核电站环境辐射监测网络中传感器节点缺失值估计算法》PDF+DOC 传感器节点监测数据缺失会影响核电站外围环境辐射监测的有效性，需要对缺失数据进行准确估计.提出一种基于支持向量机的监测数据缺失值估计算法，对传感器节点缺失监测数据进行估计.用实际监测数据对算法进行了验证，用均方误差和相关系数评价实验结果.并与现有的基于神经网络的估计算法进行了性能比较.实验结果表明，本......
10. 《基于支持向量机的瓦斯传感器数据验证》PDF+DOC 介绍了支持向量机的基本原理，利用单个瓦斯传感器的输出信息建立了支持向量机的瓦斯传感器数据验证模型。并利用该模型进行数据验证。试验结果表明，支持向量机数据验证预测精度高，外推能力强，是瓦斯传感器数据验证的一种有效方法。...