[发明专利]一种基于双支持向量机的传感器测量方法无效

专利信息
申请号: 201210583463.6 申请日: 2012-12-28
公开(公告)号: CN103076035A 公开(公告)日: 2013-05-01
发明(设计)人: 黄为勇;高玉芹;田秀玲 申请(专利权)人: 徐州工程学院
主分类号: G01D18/00 分类号: G01D18/00;G06K9/62
代理公司: 徐州市三联专利事务所 32220 代理人: 周爱芳
地址: 221111 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于双支持向量机的传感器测量方法,属于传感器信息处理领域。该方法包括以下步骤:由工况环境下的传感器标定数据建立数据样本;应用数据样本构建一个基于支持向量机的传感器逆模型;再应用传感器输出与传感器逆模型输出误差数据建立第二个数据样本来构建一个基于支持向量机的误差模型;传感器逆模型与误差模型的参数均由量子粒子群优化算法及模型的均方根误差与最大绝对误差同时最小的准则进行选择与优化。在测量时将传感器逆模型输出与误差模型输出的差作为被测量的真值。优点:有效降低了传感器的非线性特性对测量结果的影响,实现对被测量的高精度测量,且建模工作量较小,可广泛应用于各种传感器高精度测量领域。
搜索关键词: 一种 基于 支持 向量 传感器 测量方法
【主权项】:
一种基于双支持向量机的传感器测量方法,其特征是:利用传感器标定数据建立数据样本,应用支持向量机分别构建传感器逆模型和误差模型,具体步骤如下:步骤1:对传感器在工况环境下进行标定,得到n个传感器输出输入数据(yi,xi),其中:yi 与xi分别为传感器输出值与输入值(i=1,2,…,n);并将其分为训练样本集S1与测试样本集S2两部分;步骤2:由训练样本集S1建立一个基于支持向量机的传感器逆模型,传感器逆模型的参数由智能优化算法及测试样本集S2误差最小的准则进行选择与优化;步骤3:由传感器输出yi与传感器逆模型输出误差ei数据 (yi,ei)建立数据样本(i=1,2,…,n),并将其分为训练样本集S3与测试样本集S4两部分;步骤4:由训练样本集S3构建一个基于支持向量机的误差模型,误差模型的参数由智能优化算法及测试样本集S4误差最小的准则进行选择与优化;步骤5:在实际测量时,将传感器逆模型的输出值x*与误差模型的输出值e*相减,其差值z=x*‑e*作为被测量的真值。
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