作者：汪晓东,张浩然,张长江,汪金山,蒋敏兰,武林 单位：中国兵工学会 出版：《测试技术学报》2006年第02期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCSJS2006020160 DOC编号：DOCCSJS2006020169 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 提出了应用支持向量机(LS-SVM)实现传感器非线性动态补偿方法.LS-SVM的训练过程遵循的是结构风险最小化原则，而不是通常神经网络的经验误差最小化，可获得更好的泛化性能，不易发生局部最优及过拟合现象，因此可弥补应用人工神经网络进行传感器非线性动态补偿的缺陷.通过实例验证了该方法的可行性，结果表明，即使当传感器动态模型存在严重非线性，且有测量噪声存在，该方法也仍然有效。

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