基于LS-SVM的傳感器重構(gòu)及其不確定度問題的研究.pdf

1、本文重點(diǎn)討論了基于最小二乘支持向量機(jī)的傳感器重構(gòu)問題，以不確定度分析為切入點(diǎn)，分別對最小二乘支持向量機(jī)的參數(shù)優(yōu)選、過擬合問題進(jìn)行分析，期以得到一個高精度的重構(gòu)方法，并可同時應(yīng)用于單一功能傳感器和具有多輸入多輸出特性的多功能傳感器。
　　通過對Jackknife，Bootstrap等統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的深入研究，本文建立了一個以不確定度分析為基礎(chǔ)的評價體系，引入了一種類似于Bootstrap方法的重抽樣方法。利用該方法，既完成了對不確定度估

2、計(jì)的優(yōu)化，又避免了系統(tǒng)的過擬合問題，同時克服了Bootstrap方法無法應(yīng)用于傳感器重構(gòu)的困難。
　　在利用遺傳算法進(jìn)行最小二乘支持向量機(jī)參數(shù)優(yōu)選的過程中，考慮到計(jì)算量的問題，通過對遺傳算法原理的分析，提出了一種簡單的分步遺傳算法，利用該方法，結(jié)合優(yōu)化后的評價體系，可在不改變精度的前提下有效地減少計(jì)算量，提高系統(tǒng)效率。
　　利用鉑電阻、電阻網(wǎng)絡(luò)等系統(tǒng)模型分別進(jìn)行單功能與多功能傳感器重構(gòu)仿真實(shí)驗(yàn)，并對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析、討論。通