【摘 要】
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摘要：针对复杂工业环境中高温难以直接测量的问题，提出一种基于最小二乘支持向量机(LS－SVM)的单通道颜色测温方法，利用高温物体的颜色与温度之间复杂的非线性映射关系，采用绿色单通道图像样本特征值建立LS－SVM回归模型实现颜色测温，并与BP神经网络模型进行比较。仿真结果表明，LS－SVM测温模型具有良好的非线性建模和泛化能力，该方法能够间接得到温度测量值，并且具有较高的预测精度，为高温测量提供一个
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摘要：针对复杂工业环境中高温难以直接测量的问题，提出一种基于最小二乘支持向量机(LS－SVM)的单通道颜色测温方法，利用高温物体的颜色与温度之间复杂的非线性映射关系，采用绿色单通道图像样本特征值建立LS－SVM回归模型实现颜色测温，并与BP神经网络模型进行比较。仿真结果表明，LS－SVM测温模型具有良好的非线性建模和泛化能力，该方法能够间接得到温度测量值，并且具有较高的预测精度，为高温测量提供一个新的有效手段。
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