《基于自适应变异粒子群算法的混合核ε-SVM在混合气体定量分析中的应用》PDF+DOC
作者:刘文贞,陈红岩,李孝禄,袁月峰,郭晶晶
单位:中国微米纳米技术学会;东南大学
出版:《传感技术学报》2016年第09期
页数:7页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFCGJS2016090280
DOC编号:DOCCGJS2016090289
下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《改进的粒子群算法在传感器温度补偿中的应用》PDF+DOC2016年第23期 毛琪波,余震虹
《基于ABC-PSO的ε-SVM在甲烷测量中的应用》PDF+DOC2017年第07期 鲍立,陈红岩,郭晶晶
《基于四分之一超球SVM的WSN异常检测》PDF+DOC2019年第04期 华志颖,吴蒙,杨立君
《SVM和BP算法在气体识别中的对比研究》PDF+DOC2005年第01期 汪丹,张亚非
《多气体的SVM数据融合定性识别方法》PDF+DOC2009年第09期 黄为勇,任子晖,童敏明
《基于粒子群支持向量机的湿度传感器温度补偿》PDF+DOC2013年第11期 叶小岭,廖俊玲,高大惟,王飞帆
《《计算机应用》2015年第35卷第1~12期总目次》PDF+DOC2015年第12期
《电化学处理废水过程产气的监测方法对比研究》PDF+DOC2018年第07期 吴达,刘洋,陈武,张晓飞
《基于PSO-SVM逆的赖氨酸发酵过程软测量》PDF+DOC2012年第09期 王博,孙玉坤,嵇小辅,黄永红,黄丽
《基于核函数SVM的穿戴式姿态识别系统》PDF+DOC2010年第10期 胡一帆,林欣,丁永生,吴怡之
针对利用不分光红外吸收法(NDIR)的多组分气体传感器对汽车尾气进行同时测量时,红外光谱特征吸收谱线重叠较为严重,所测气体浓度是交叉吸收干扰后的结果,造成测量误差大,分析精度低的问题,提出了一种自适应变异粒子群算法的混合核ε-SVM方法,建立三组分混合气体定量分析模型,已消除混合气体之间相互干扰产生的误差问题。实验中,采集CO2、CO、C3H8的浓度信号,作为模型输入,通过模型回归分析,得到对应的混合气体组分浓度,通过实验数据对模型性能进行分析,结果表明,该模型的平均误差相比于传统模型明显减低,取得较好的精度。
提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。