作者:吴德会,王晓红 单位:中国仪器仪表学会;上海工业自动化仪表研究院 出版:《自动化仪表》2005年第10期 页数:3页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFZDYB2005100050 DOC编号:DOCZDYB2005100059 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于SVM的动态建模新方法》PDF+DOC2004年第03期 王晓红,吴德会 《基于SVM的传感器非线性特性校正新方法》PDF+DOC2005年第04期 吴德会,王晓红,朱程辉 《传感器动态建模的最小二乘支持向量机方法》PDF+DOC2006年第07期 汪晓东,张长江,张浩然,冯根良,许秀玲 《传感器动态建模算法的仿真研究》PDF+DOC2012年第10期 程山英 《基于FLANN的腕力传感器动态建模方法》PDF+DOC2000年第01期 徐科军,殷铭 《基于FLANN的传感器动态特性研究方法》PDF+DOC1999年第04期 殷铭,徐科军,戴先中 《遗传优化支持向量机的传感器动态建模》PDF+DOC2011年第03期 唐炜,张莉,陈涛 《基于SVM的电涡流传感器动态建模方法》PDF+DOC2008年第34期 高云红,李一波 《基于支持向量机的传感器非线性动态补偿方法》PDF+DOC2006年第02期 汪晓东,张浩然,张长江,汪金山,蒋敏兰,武林 《一种非线性动态的传感器建模算法》PDF+DOC2013年第06期 姬莉霞,马建红
  • 传感器动态建模是测量领域的重要研究方向,本文介绍了一种基于支持向量机的传感器动态建模新方法。支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术,它有效地解决了小样本学习问题,因此该方法对样本数量没有特殊的要求。最后,实验证明了该动态建模方法有效。

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