介绍和比较标准支持向量机(SVM)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)基本原理的基础上,探讨了一种利用LS-SVM进行传感器动态误差补偿的方法;并给出了相应的过程和算法.与标准SVM补偿方法比较,该方法的优点是明显的:用等式约束代替标准SVM算法中的不等式约束,将求解二次规划问题转化为直接求解线性矩阵方程,在相同样本条件下,使得补偿器构造速度提高1～2个数量级.通过对SVM和LS-SVM传感器动态补偿的仿真分析和实验结果对比表明,在噪声条件下,LS-SVM方法的补偿误差约为SVM的40%.因此,LS-SVM补偿方法学习速度快,抗噪声干扰能力强,更适合传感器动态补偿.
计量学 支持向量机 最小二乘支持向量机 传感器 动态补偿