基于最小二乘支持向量机的硅压阻式传感器温度补偿

针对硅压阻式传感器灵敏度和零点温度漂移大、硬件补偿电路效果不佳的问题,提出最小二乘支持向量机方法对其温度漂移进行补偿。首先分析了经硬件补偿后的硅压阻式传感器的温度漂移特性,在整个检测范围内选取均匀分布的温度、压力数据作为模型输入,经预处理后对输出数值进行训练,并运用网格搜索法和交叉确认法优化模型的惩罚因子和正则化参数,建立了传感器温度补偿模型。实验结果表明,基于最小二乘支持向量机的温度补偿算法在0~100℃温度范围内把传感器输出综合精度从3.2%FS提高到0.25%FS,进一步提高了传感器的精度和温度使用范围,具有较高的实用价值。     

基于DE优化BP的压阻式压力传感器的温度补偿研究

压阻式压力传感器存在温度漂移的问题,因此需要对该传感器进行温度补偿。为此,首先从标定实验中获取被测压力值、压阻式压力传感器的输出电压值以及环境温度值、温度传感器的输出电压值,然后用差分进化算法（DE）优化的BP神经网络算法从该标定数据中得到补偿后的数据。实验结果表明,所提出的温度补偿方法对压阻式压力传感器进行温度补偿后,其灵敏度温度系数提高了一个数量级,相对误差也得到很大的改善,因而其具有显著的理论意义和应用价值。     

硅压阻式压力传感器温度系数 的在线实时补偿

在硅压阻式压力传感器与微机组成的数据采集系统中,利用软件编程很容易使传感器灵敏度及零位温度系数达到10~(-5)/℃数量级。文章分析了各种影响补偿精度的因素,除外部因素外,补偿精度受限于传感器本身的重复性及迟滞。此法简便易行,不需其他附加硬件的帮助。     

基于QPSO稀疏化LSSVM的压力传感器温度补偿研究

针对硅压阻式压力传感器的温度补偿问题,提出一种量子粒子群(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)稀疏化最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)策略,目的在于能够保证温度补偿性能的同时获得较为精简的补偿模型。结合10 MPa绝压压力传感器标定实验数据进行仿真试验,研究结果表明,该方法的补偿效果优于QPSO优化的LSSVM、经典稀疏化LSSVM和QPSO优化的稀疏化LSSVM,补偿后测试样本集的最大相对误差,平均误差和误差方差分别为1.104×10^-3、4.819×10^-4和1.197×10^-7。在满足高精度测试要求的前提下,达到提升补偿效率的目的。     

基于自主传感器信号调理芯片温度补偿的软件设计

利用现代信号调理技术,以自主设计的信号调理芯片为核心,采用C#设计开发了硅压阻式传感器的智能误差补偿校准软件,实现了对核心补偿芯片的可视化操作与控制,解决了传统的硬件电路对压力传感器进行温度补偿的缺点。在多个温度点进行校准获取补偿曲线,得到零点及温度漂移补偿数据,解决了硅压阻式传感器一致性差、温度漂移和非线性等问题。系统运行结果表明:通过使用补偿软件,采用高精度温度补偿算法的传感器输出精度有了明显提高,在-55℃～125℃的温度范围内输出的信号与压力成良好的线性关系,压力参数测量精度达到了0.6%以内。     

硅压阻式压力传感器的高精度补偿算法及其实现

硅压阻式压力传感器广泛应用于汽车、医疗、航空航天、环保等领域。随着科学技术的发展,各领域对压力测量精度的要求越来越高。但由于半导体材料的固有特性,硅压阻式压力传感器普遍存在零点随温度漂移、灵敏度随温度变化和非线性等问题。为了提高硅压阻式压力传感器测量精度、降低输出误差,对该传感器的几种常用补偿算法进行了对比分析和研究,提出了一种基于最小二乘法的曲面拟合高精度补偿算法。该补偿算法能有效消除硅压阻式压力传感器零点漂移、灵敏度漂移和非线性误差,提高该传感器的输出精度。试验结果表明,在-40^+80℃温度范围内,硅压阻式压力传感器经该补偿算法计算后,测量精度得以大幅度提高,输出误差小于0.01%F·S。     

基于小波神经网络的压力传感器温度补偿方法

介绍了硅压阻式压力传感器温度误差产生的原因及其特点,在比较了多种神经网络优缺点的基础上,提出了一种利用小波神经网络对压力传感器温度误差及非线性误差进行补偿的方法.该网络与BP神经网络相比,具有更快的收敛速度和更好的补偿精度.经过实验证明:该网络能够有效地补偿压力传感器的温度非线性误差,在-40～60℃范围内,使温度误差从原来的5.4%降到了0.2%.     

基于混合优化算法的压力传感器温度补偿

针对压阻式压力传感器存在温度漂移,其测量精度受温度影响很大的问题,使用最小二乘拟合方法与RBF神经网络共同建立压力传感器温度补偿模型.针对低温和高温区域使用RBF神经网络进行补偿,对中间线性区域使用最小二乘拟合方法进行补偿.同时为了提高RBF神经网络拟合效果,使用进化算法和下降梯度算法优化RBF神经网络参数.实验结果表明,本文使用方法与单纯使用RBF神经网络或最小二乘拟合方法进行温度补偿,具有更高的训练效率和温度补偿效果,能够提高压力传感器在各种环境下的测量精度和工作可靠性.     

基于FOA- LSSVM算法的扩散硅压阻式压力传感器温度补偿

扩散硅压阻式压力传感器具有精度高、灵敏度高、动态响应快等优点,但是存在严重的温度漂移现象,因此必须对其进行温度补偿。针对扩散硅压阻式压力传感器的温度漂移现象,设计了一种基于果蝇算法优化最小二乘支持向量机(FOA-LSSVM)算法的温度补偿模型。首先,运用MPX10扩散硅压阻式压力传感器和LM35温度传感器,进行压力和温度的二维标定试验。然后,利用果蝇优化算法(FOA)自动寻优的优点,解决了最小二乘支持向量机(LSSVM)手动选取参数的问题,从而提高了算法的效率和补偿精度。试验证明,运用FOA-LSSVM算法对扩散硅压阻式压力进行温度补偿,零位温度系数(α_0)和灵敏度温度系数(α_s)均提高了一个数量级,达到了对该传感器温度补偿的目的。     

基于DE-SVM的硅基压阻式压力传感器温度补偿研究

针对硅基压阻式压力传感器易受环境温度影响的特点,提出了一种基于DE-SVM的硅基压阻式压力传感器温度补偿方案。该方案主要由训练数据预处理模块、DE参数寻优模块、SVM训练模块、数据采集模块、测量数据预处理模块及SVM校正等模块组成,以SVM算法的非线性回归功能为核心,通过DE算法优化SVM参数,经训练后得到温度校正模块,模块接收测量数据后输出校正后的压力值。实验表明,对单个传感器压力值使用DE-SVM模型进行校正,最大误差和均方误差分别下降了93.87%和99.89%;在七块硅基压阻式压力传感器构成的多传感器情况下,最大误差和均方误差分别下降了93.17%和99.27%,平均相对误差由14.06%下降至1.20%;最后选取训练数据不包含的温度点使用所建立的模型进行测试,模型仍能够较好地进行温度补偿。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。     

基于《伤寒论》的命名实体识别研究

研究《伤寒论》中命名实体的识别方法,助力张仲景《伤寒论》不同版本文本的深度挖掘,有助于传承中医文化.该文尝试构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型,提取《伤寒论》中疾病、证候、症状、处方、药物等实体,并与BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型进行对比.五次实验ALBERT-BiLSTM-CRF模型三个评价指标准确率(P),召回率(R)和F1-测度值(F1-score)的平均值分别为85.37％,86.84％和86.02％,相较于BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型F1-score分别提升了6％和3％.实验表明相比BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF模型,ALBERT-BiLSTM-CRF模型在基于《伤寒论》的实体识别任务中效果最好,更适用于中文古籍的知识挖掘.     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

面向性能的软件再工程研究

将提高遗产系统性能作为软件再工程的一大目标加以考虑,提出了一种基于反模式的再工程方法。这种方法通过对一些反模式的特征进行识别,在遗产系统中发现对于系统性能有不良影响的设计并通过一定的方法加以消除,从而达到改善遗产系统性能的目的。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

Elastos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世,一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的ContentProvider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式,解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

AADL模型的测试方法研究

近几年来,MDA开发方式的应用使得如何保证模型质量成为研究的热点.以基于模型的测试为研究对象,研究了对AADL模型进行模型测试的方法,并提出了结合马尔可夫链对AADL模型进行测试的框架以及实施方法.最后,通过示例进一步说明了该方法.     

剖析Windows的用户验证机制

随着Internet和电子商务的发展,信息安全越来越得到业界的重视,其中网络操作系统的安全更是系统安全的基础.本文从计算机安全性的角度出发,着重讨论了Windows针对不同的使用环境所提供的用户身份验证的机制.