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针对目前采用SVM方法对传感器温度补偿主要实现于PC机现状，而嵌入式智能仪表在测量领域有着广泛的应用，提出了将嵌入式技术和LS-SVM相结合的力敏传感器温度补偿方法。由LS-SVM融合改进的模拟退火算法构建传感器非线性模型，同时实现了力敏传感器的温度补偿和非线性修正，并通过构建嵌入式平台实现了该方法，该方法具有易实现，补偿精度较高等特点，对基于嵌入式智能仪表的温度补偿有一定的实际意义。
基于数据依赖核LS-SVM的压电智能结构冲击损伤检测
数据依赖核LS-SVM 压电智能结构 压电响应 冲击损伤检测
2014/4/23
基于支持向量机与信息几何的统计学关联性，从信息几何学的角度通过共形变换构造了数据依赖核函数，并与LS-SVM相结合，从而形成数据依赖核LS-SVM方法。基于一阶剪切变形理论及有限单元方法，对压电智能复合材料层板进行了低速冲击压电响应数值仿真，并进行了特征提取。基于各压电传感器响应信号特征，采用数据依赖核LS-SVM方法，对压电智能复合材料层板进行了冲击损伤检测，并与静态高斯核函数（RBF）的LS-...
基于LS-SVM的非线性多功能传感器信号重构方法研究
信号重构 最小二乘支持向量机 交叉验证
2009/9/8
提出了基于最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine, LS-SVM)的非线性多功能传感器信号重构方法. 不同于通常采用的经验风险最小化重构方法, 支持向量机(Support vector machine, SVM)是基于结构风险最小化准则的新型机器学习方法, 适用于小样本标定数据情况, 可有效抑制过拟合问题并改善泛化性能. 在SVM基础上, LS...