【摘 要】
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针对扩散硅压力传感器温度漂移的问题,文中提出了一种基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）的温度补偿模型。通过对扩散硅压力传感器做二维标定实验,利用AD590集成
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针对扩散硅压力传感器温度漂移的问题,文中提出了一种基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）的温度补偿模型。通过对扩散硅压力传感器做二维标定实验,利用AD590集成温度传感器监测实验环境温度,建立PSO-LSSVM模型。最小二乘支持向量机的惩罚因子和核函数的选取会直接影响到模型的预测精度,PSO-LSSVM模型利用粒子群算法优化最小二乘支持向量机模型的惩罚因子和核函数的参数,改善了传统的最小二乘支持向量机模型对参数选取耗时耗力且未必找到全局最优解的缺陷。实验结果表明,经该模型补偿后的零点温
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