【摘 要】
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提出一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的温度传感器非线性关系拟合模型,并根据温度传感器的输入输出特性给出两种方案对参考端温度进行补偿.建立了LS-SVM回归模型,利用LS-SV
【机 构】
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合肥工业大学电子科学与应用物理学院,合肥工业大学仪器科学与光电工程学院
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提出一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的温度传感器非线性关系拟合模型,并根据温度传感器的输入输出特性给出两种方案对参考端温度进行补偿.建立了LS-SVM回归模型,利用LS-SVM超强的学习能力对温度与电势间的非线性关系进行精确拟合.两种方案均可对参考端温度进行有效补偿,其中方案2可根据参考端温度、传感器实测电势对实际温度直接拟合,简化了补偿过程,提高了识别精度.实验表明,LS-SVM回归法及文中所提出的补偿方案能很好地逼近实际温度,提高测量精度.
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