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唐超

作品数:12 被引量:64H指数:5
供职机构:第二炮兵工程学院更多>>
相关领域:自动化与计算机技术军事电子电信机械工程更多>>

文献类型

  • 9篇期刊文章
  • 3篇会议论文

领域

  • 9篇自动化与计算...
  • 2篇军事
  • 1篇机械工程
  • 1篇电子电信

主题

  • 6篇支持向量
  • 6篇支持向量机
  • 6篇向量
  • 6篇向量机
  • 5篇虚拟仪器
  • 5篇神经网
  • 5篇神经网络
  • 5篇非线性
  • 4篇遗传算法
  • 4篇校准
  • 4篇非线性校准
  • 2篇动态数据
  • 2篇时间序列预测
  • 2篇网络
  • 2篇A-SVM
  • 1篇动态数据交换
  • 1篇对象模型
  • 1篇遗传算法优化
  • 1篇支持向量机方...
  • 1篇时间序列

机构

  • 12篇第二炮兵工程...
  • 2篇武汉军械士官...

作者

  • 12篇唐超
  • 10篇李世平
  • 10篇张弦
  • 10篇孙浚清
  • 1篇徐正康
  • 1篇姜成鹏
  • 1篇黄英珂

传媒

  • 3篇电子测量技术
  • 2篇工业仪表与自...
  • 2篇微计算机信息
  • 1篇仪表技术
  • 1篇弹箭与制导学...
  • 1篇2007年全...
  • 1篇第二届全国虚...

年份

  • 1篇2008
  • 11篇2007
12 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于遗传算法优化RBF神经网络的虚拟仪器非线性校准法
在构建虚拟仪器系统时,非线性误差是值得考虑的一个问题。本文首先介绍了虚拟仪器非线性校准的基本原理,接着分析了RBF神经网络模型,并通过采用遗传算法来优化RBF网络的参数,以便建立基于优化的RBF网络的非线性校准模型。最后...
唐超李世平徐正康
关键词:虚拟仪器非线性校准神经网络遗传算法
文献传递
基于GA-SVM的装备需求时间序列预测
支持向量机是基于结构风险最小化原理的一种学习技术,是一种具有很好泛化能力的数据挖掘工具,但是支持向量机需要人为选择参数,一定程度上限制了其应用。遗传算法是一种实用、高效、鲁棒性强的优化技术,将其用于优化支持向量机参数能提...
孙浚清李世平唐超张弦
关键词:支持向量机遗传算法时间序列预测数据挖掘
文献传递
测试仪器的发展历程被引量:9
2007年
按照从传统测试仪器到现代测试仪器的顺序,简要介绍了测试仪器的发展历程,并对其发展趋势进行了展望。
孙浚清李世平张弦唐超
关键词:测试仪器接口总线虚拟仪器
基于LabVIEW的测控系统调用MATLAB的方法研究被引量:7
2007年
介绍了在LabVIEW中调用MATLAB的几种常用方法,着重阐述了ActiveX技术应用、动态数据交换(DDE)、库函数调用等方法的特点及其在LabVIEW中调用MATLAB的应用。对基于LabVIEW的测控系统的开发具有指导意义。
唐超李世平孙浚清张弦
关键词:LABVIEWMATLABACTIVEX技术组件对象模型动态数据交换
基于GRNN的虚拟仪器非线性校准方法研究被引量:1
2007年
文中介绍了虚拟仪器校准的广义回归神经网络方法,并通过试验验证了此方法的可行性,测量精度有了明显的提高。
唐超李世平孙浚清张弦
关键词:虚拟仪器非线性校准广义回归神经网络
一种改进的小波阈值去噪方法被引量:24
2007年
为了改进滤波效果,提高去噪质量,在分析目前被广泛应用的软阈值和硬阈值去噪方法的基础上,提出了一种改进方法。小波阈值去噪的关键是阈值函数的构造和阈值的选取,该方法融合了软阈值和硬阈值去噪方法的不同特点,在阈值函数中引入参数,通过调整参数以获得较优的小波系数的阈值估计,使得改进阈值介于硬阈值与软阈值之间,有效克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法过度光滑使信号失真的缺点。仿真结果表明:该方法在去噪的同时减少了信息的损失,信噪比、均方根误差等性能指标,较软阈值和硬阈值方法均有明显提高。
张弦李世平孙浚清唐超
关键词:小波变换阈值去噪
基于支持向量机的动态测量误差非线性组合预测方法被引量:5
2007年
针对目前动态测量误差序列预测方法的局限性,提出了动态测量误差序列的支持向量机非线性组合预测方法,以进行误差修正,提高动态测量精度。该方法首先利用支持向量机和小波神经网络对动态测量误差序列分别进行预测,然后再运用支持向量机对单项预测结果进行非线性组合。理论分析和预测实例表明:该方法的预测精度明显高于传统的单一预测方法,具有很强的学习与泛化能力,在处理动态测量误差序列的预报问题和提高动态测量精度方面具有很好的应用价值。
张弦李世平孙浚清唐超
关键词:支持向量机小波神经网络
基于灰色神经网络组合模型的动态数据序列预测被引量:13
2007年
为了提高动态数据序列的预测精度,分析了现有BP神经网络和灰色预测方法各自的优缺点,并在此基础上建立了灰色神经网络组合模型。组合模型兼有BP神经网络和灰色预测的优点,弥补了单个模型的不足,既克服了数据波动性大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。本方法利用灰色预测中的累加生成运算对原始数据进行变换,从而得到规律性较强的累加数据,便于神经网络进行建模和训练,并利用神经网络的函数逼近特性,实现对原始数据的预测。仿真结果表明:组合模型的预测精度高于单独的GM(1,1)模型,适用于具有复杂成分的动态数据序列的建模。
张弦李世平孙浚清唐超
关键词:灰色预测BP神经网络
SVM法在虚拟仪器非线性校准中的应用
2008年
在构建虚拟仪器系统时,非线性误差是值得考虑的一个问题,本文主要是为了解决这方面的问题。文中首先介绍了虚拟仪器非线性校准的基本原理,接着分析了支持向量机回归模型,并通过采用遗传算法来优化支持向量机的参数,以便建立基于优化的支持向量机非线性校准模型。最后,通过构建一个简单的虚拟仪器数据采集校准系统的实验来验证这种校准方法的有效性,实验结果表明,这种方法是可行的,而且测量精度有了显著提高。
姜成鹏徐正康黄英珂唐超
关键词:虚拟仪器非线性校准支持向量机遗传算法
非线性校准技术的发展现状及研究展望被引量:4
2007年
由于在科学研究和高精度测试中进行非线性校准的必要性,本文介绍了非线性校准技术的发展现状,并分析了非线性校准的原理。将校准方法分为传统方法和现代方法,并分别介绍了各自包含的一些常用校准方法,如最小二乘法、神经网络、支持向量机、遗传算法、模糊逻辑和粗糙集,还对这些方法的优缺点作了一定的分析。最后对非线性校准技术的研究进行了展望,从方法自身的完善与方法间的融合两方面说明了校准技术的发展方向,它们的发展将对测量精度的提高有很大的影响。
唐超李世平孙浚清张弦
关键词:非线性校准最小二乘神经网络支持向量机
共2页<12>
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