基于SVM的多传感器信息融合算法

• 作 者: 周鸣争 汪军
• 机 构: 安徽工程科技学院计算机科学与工程系
• 出 处: 仪器仪表学报
• 发表日期: 2005年04期
• 关键词: 信息融合算法 SVM 多传感器信息融合 信息融合模型 结构风险最小化 Vector 在线测量系统 支持向量机 学习算法 泛化性能 测控系统 模糊关系 纸张水份

支持向量机(Support Vector machine,简称SVM)是一种基于结构风险最小化原理,具有很高泛化性能的学习算法。针对工业多传感器测控系统中,被测系数与相关参数之间存在有较大的非线性和模糊关系,提出了一种基于支持SVM的多传感器信息融合模型及算法。为小样本、非线性、高维数一类多传感器信息融合问题的建模提供了一种有效的途径。通过对“纸张水份在线测量系统”应用表明,基于SVM的多传感器信息融合模型及算法在测量精度和推广性能上都具有一定的优越性。