刘继华
- 作品数:1 被引量:8H指数:1
- 供职机构:湖南大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金:电子信息产业发展基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术更多>>
- 基于协同训练与LS-SVM的集成传感器在线温度补偿被引量:8
- 2013年
- 为利用机器学习对集成传感器实现在线补偿,使算法具有标定未知样本和更新样本集的能力,利用协同训练的方式,对最小二乘支持向量回归机进行改进,提出基于协同训练的支持向量回归算法,使用临近法对未知样本进行标定和选择,同时对新的样本空间进行剪枝,在保证反映新样本特性的前提下尽量减少对学习模型影响小的样本数量。实验证明,该算法在泛化能力不下降的情况下提高了回归精度,运用在集成传感器的在线补偿上,能降低获的成本,并取得良好的补偿效果。
- 刘继华金敏
- 关键词:支持向量机