基于最小二乘支持向量机的离子传感器自校正的研究

被引：10

作者：

陈锋

杨大福

方科

王兵

机构：

[1] 中国科学技术大学自动化系

来源：

模式识别与人工智能 | 2007年 / 20卷 / 01期

关键词：

离子传感器; 最小二乘支持向量机(LS-SVM); 自校正; 漂移;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP212 [发送器（变换器）、传感器];

学科分类号：

140102 [集成电路设计与设计自动化];

摘要：

离子传感器是环境水质监测、污水处理、设施农业等领域的关键技术之一.由于离子传感器的非线性、漂移和交叉敏感性等影响其检测精度和可靠性,难以进行连续在线检测.本文研究硝酸根离子传感器的自校正方法,以适应动态环境的连续监测.根据实验数据,详细分析硝酸根离子传感器的响应特性,考虑零点和时间漂移,基于最小二乘支持向量机,提出一种硝酸根离子传感器的自校正方法,并给出详细描述和分析.实验结果表明其较显著地降低离子传感器的响应误差,验证本文所提方法的有效性.

引用

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页数：4

共 4 条

[1]

Weighted least squares support vector machines: robustness and sparse approximation.[J].J.A.K. Suykens;J. De Brabanter;L. Lukas;J. Vandewalle.Neurocomputing.2002, 1

[2]

Modeling of an intelligent pressure sensor using functional link artificial neural networks [J].