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摘要
针对铂电阻温度传感器应用中存在的非线性问题,本文提出了基于蝙蝠算法(BA)和支持向量机(SVM)相结合的BA-SVM方法对铂电阻温度传感器进行非线性补偿。补偿结果表明:BA-SVM方法补偿精度较高,收敛速度快,远远优于传统SVM支持向量机模型、PSO-SVM支持向量机模型以及基于最小二乘的多项式拟合方法,可有效提高温度传感器的可靠性,便于在可靠性试验中的应用。
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针对铂电阻温度传感器应用中存在的非线性问题,本文提出了基于蝙蝠算法(BA)和支持向量机(SVM)相结合的BA-SVM方法对铂电阻温度传感器进行非线性补偿。补偿结果表明:BA-SVM方法补偿精度较高,收敛速度快,远远优于传统SVM支持向量机模型、PSO-SVM支持向量机模型以及基于最小二乘的多项式拟合方法,可有效提高温度传感器的可靠性,便于在可靠性试验中的应用。
