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基于遗传算法支持向量机的虚拟仪器动态补偿

马超  李世平  张进  
【摘要】: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。

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