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基于协同训练与LS-SVM的集成传感器在线温度补偿
被引量：
8
1
作者
刘继华
金敏
《电子测量与仪器学报》
CSCD
2013年第11期1054-1059,共6页
为利用机器学习对集成传感器实现在线补偿,使算法具有标定未知样本和更新样本集的能力,利用协同训练的方式,对最小二乘支持向量回归机进行改进,提出基于协同训练的支持向量回归算法,使用临近法对未知样本进行标定和选择,同时对新的样本...
为利用机器学习对集成传感器实现在线补偿,使算法具有标定未知样本和更新样本集的能力,利用协同训练的方式,对最小二乘支持向量回归机进行改进,提出基于协同训练的支持向量回归算法,使用临近法对未知样本进行标定和选择,同时对新的样本空间进行剪枝,在保证反映新样本特性的前提下尽量减少对学习模型影响小的样本数量。实验证明,该算法在泛化能力不下降的情况下提高了回归精度,运用在集成传感器的在线补偿上,能降低获的成本,并取得良好的补偿效果。
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关键词
协同训练
最邻近点算法
支持向量机
回归
增量学习
传感器在线补偿
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题名
基于协同训练与LS-SVM的集成传感器在线温度补偿
被引量：
8
1
作者
刘继华
金敏
机构
湖南大学信息科学与工程学院
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
2013年第11期1054-1059,共6页
基金
国家重大科技成果转化资助项目(2012550)
电子信息产业发展基金资助项目(2012407)
+1 种基金
国家自然科学基金资助项目(61374172)
湖南大学青年教师成长计划资助项目
文摘
为利用机器学习对集成传感器实现在线补偿,使算法具有标定未知样本和更新样本集的能力,利用协同训练的方式,对最小二乘支持向量回归机进行改进,提出基于协同训练的支持向量回归算法,使用临近法对未知样本进行标定和选择,同时对新的样本空间进行剪枝,在保证反映新样本特性的前提下尽量减少对学习模型影响小的样本数量。实验证明,该算法在泛化能力不下降的情况下提高了回归精度,运用在集成传感器的在线补偿上,能降低获的成本,并取得良好的补偿效果。
关键词
协同训练
最邻近点算法
支持向量机
回归
增量学习
传感器在线补偿
Keywords
co-training
k-nearest neighbor algorithm
support vector machine
regression
incremental learning
sensor online compensation
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于协同训练与LS-SVM的集成传感器在线温度补偿
刘继华
金敏
《电子测量与仪器学报》
CSCD
2013
8
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