传感器与微系统
傳感器與微繫統
전감기여미계통
TRANSDUCER AND MICROSYSTEM TECHNOLOGY
2008年
9期
33-36
,共4页
统计学习%支持向量机预测技术%数据融合%不稳定度
統計學習%支持嚮量機預測技術%數據融閤%不穩定度
통계학습%지지향량궤예측기술%수거융합%불은정도
针对传感器的输出随温度和电源的波动以及自身的某些特性的改变等因素而发生零点漂移现象,提出了一种对以上非目标量进行预测处理以消除它们对传感器输出影响的支持向量机(SVM)预测技术.这种方法不需要建立大量的观测样本,也不需要对观测样本进行特征提取就可以取得良好的改善效果,具有较好的实用价值.以2只半导体传感器为研究对象的测试结果表明:利用该方法使稳定性提高了6倍.同时,提出了2种优化算法:增量样本法和降一阶算法.
針對傳感器的輸齣隨溫度和電源的波動以及自身的某些特性的改變等因素而髮生零點漂移現象,提齣瞭一種對以上非目標量進行預測處理以消除它們對傳感器輸齣影響的支持嚮量機(SVM)預測技術.這種方法不需要建立大量的觀測樣本,也不需要對觀測樣本進行特徵提取就可以取得良好的改善效果,具有較好的實用價值.以2隻半導體傳感器為研究對象的測試結果錶明:利用該方法使穩定性提高瞭6倍.同時,提齣瞭2種優化算法:增量樣本法和降一階算法.
침대전감기적수출수온도화전원적파동이급자신적모사특성적개변등인소이발생영점표이현상,제출료일충대이상비목표량진행예측처리이소제타문대전감기수출영향적지지향량궤(SVM)예측기술.저충방법불수요건립대량적관측양본,야불수요대관측양본진행특정제취취가이취득량호적개선효과,구유교호적실용개치.이2지반도체전감기위연구대상적측시결과표명:이용해방법사은정성제고료6배.동시,제출료2충우화산법:증량양본법화강일계산법.
