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热导传感器温度特性的CPSO-SVM数据融合校正
被引量：
3
1
作者
黄为勇
童敏明
任子晖
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第12期3259-3262,共4页
为了消除环境温度对热导气体传感器的影响,提出了一种热导传感器温度特性的经典粒子群优化——支持向量机(CPSO-SVM)数据融合校正方法。该方法将热导传感器和温度传感器构成传感器组,利用支持向量机对传感器组的输出信号进行数据融合,...
为了消除环境温度对热导气体传感器的影响,提出了一种热导传感器温度特性的经典粒子群优化——支持向量机(CPSO-SVM)数据融合校正方法。该方法将热导传感器和温度传感器构成传感器组,利用支持向量机对传感器组的输出信号进行数据融合,采用经典粒子群优化算法和测试样本集均方根误差与平均绝对百分比误差同时最小原则选择和优化支持向量机的参数向量。对氢气浓度的检测实验表明,该方法能有效地改善传感器的温度特性,实现了气体浓度的精确检测。
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关键词
热导传感器
温度特性校正
支持向量机
数据融合
经典粒子群优化
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职称材料
题名
热导传感器温度特性的CPSO-SVM数据融合校正
被引量：
3
1
作者
黄为勇
童敏明
任子晖
机构
徐州工程学院信电工程学院
中国矿业大学信息与电气工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第12期3259-3262,共4页
基金
国家863计划项目(2006AA06Z119)
国家自然科学基金资助项目(50534050)
江苏省高校自然科学研究计划项目(06KJD460174)
文摘
为了消除环境温度对热导气体传感器的影响,提出了一种热导传感器温度特性的经典粒子群优化——支持向量机(CPSO-SVM)数据融合校正方法。该方法将热导传感器和温度传感器构成传感器组,利用支持向量机对传感器组的输出信号进行数据融合,采用经典粒子群优化算法和测试样本集均方根误差与平均绝对百分比误差同时最小原则选择和优化支持向量机的参数向量。对氢气浓度的检测实验表明,该方法能有效地改善传感器的温度特性,实现了气体浓度的精确检测。
关键词
热导传感器
温度特性校正
支持向量机
数据融合
经典粒子群优化
Keywords
thermal sensor
temperature characteristic calibration
Support Vector Machine （SVM）
data fusion
Canonical Particle Swarm Optimization （CPSO）
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
热导传感器温度特性的CPSO-SVM数据融合校正
黄为勇
童敏明
任子晖
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009
3
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