基于遗传算法支持向量机的虚拟仪器动态补偿
为了克服标准支持向量机参数选取受人为因素影响的不足,从而提高虚拟仪器动态误差补偿的精度,在支持向量机原理的基础上,利用遗传算法的自动寻优功能,以虚拟仪器采集到的数据为输入参数,建立了支持向量机的优化模型,并给出了遗传算法具体优化步骤.通过动态误差补偿实例的计算结果表明,给出的优化模型较标准支持向量机模型的补偿效果更加明显,并且具有良好的可靠性和稳定性.
支持向量机、遗传算法、虚拟仪器、动态补偿
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O159;TP11.52(代数、数论、组合理论)
2011-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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