作者:林继鹏,刘君华 单位:中国电子科技集团公司第四十九研究所 出版:《传感器与微系统》2008年第09期 页数:4页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFCGQJ2008090120 DOC编号:DOCCGQJ2008090129 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《电子鼻数据融合的软件实现》PDF+DOC2000年第10期 史志存,李建平,崔大付,朱敏慧 《多源信息处理技术——数据融合》PDF+DOC1998年第06期 罗森林,王越,周思永 《多传感器目标识别的数据融合》PDF+DOC1995年第10期 孙红岩,毛士艺 《多传感器时间对准方法的研究》PDF+DOC2006年第06期 梁凯,潘泉,宋国明,张兴国,张震龙 《基于曲线拟合的多传感器时间对准方法研究》PDF+DOC2006年第12期 梁凯,潘泉,宋国明,张兴国,张震龙 《多传感器数据融合算法综述》PDF+DOC1996年第01期 何友,陆大琻,彭应宁 《基于数据融合和小波分析的结构损伤诊断》PDF+DOC2006年第05期 焦莉,李宏男 《基于主/被动雷达双传感器的自适应跟踪融合算法》PDF+DOC2006年第01期 丁兴俊,周德云,胡昌华,王青 《复杂环境下基于支持度的多传感器数据融合算法》PDF+DOC2014年第03期 周尧,姜礼平,刘杨 《高温测量系统的模糊贴近度融合算法》PDF+DOC 张伟,周一君,高建宇,邢玉秀
  • 针对传感器的输出随温度和电源的波动以及自身的某些特性的改变等因素而发生零点漂移现象,提出了一种对以上非目标量进行预测处理以消除它们对传感器输出影响的支持向量机(SVM)预测技术。这种方法不需要建立大量的观测样本,也不需要对观测样本进行特征提取就可以取得良好的改善效果,具有较好的实用价值。以2只半导体传感器为研究对象的测试结果表明:利用该方法使稳定性提高了6倍。同时,提出了2种优化算法:增量样本法和降一阶算法。

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