文献类型：期刊文章

作　　者：张朝龙[1] 江巨浪[1] 李彦梅[1] 陈世军[1] 査长礼[1] 王陈宁[1]

机构地区：[1]安庆师范学院物理与电气工程学院,安徽安庆246011

出　　处：《传感技术学报》

基　　金：安徽省自然科学基金项目(090412065);安庆师范学院青年科研基金项目(KJ201104);安徽高校省级优秀青年人才基金项目(2012SQRL112)

年　　份：2012

卷　　号：25

期　　号：4

起止页码：472-477

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对传感器的测量精度受温度影响较大问题,提出了一种基于云粒子群-最小二乘支持向量机(CMPSO-LSSVM)的温度补偿方法。云粒子群算法(CMPSO)将云模型算法应用于粒子群优化(PSO)算法的收敛机制,具有寻优精度高的特点。CMPSO算法对LSSVM的参数进行优化选择,建立CMPSO-LSSVM传感器温度补偿模型。将该模型应用于振弦式传感器的温度补偿,通过实验证明了该温度补偿方法优于当前其他主要方法。

关 键 词：云模型 粒子群优化 最小二乘支持向量机 温度补偿

分 类 号：TP212]