支持向量回归机在颜色测温中的仿真应用

• 作 者: 任艳 周小敏 关威 傅莉 陈新宇
• 机 构: 沈阳航空航天大学自动化学院,
• 出 处: 系统仿真学报
• 发表日期: 2016年11期
• 关键词: SVM regression nonlinear relationship modeling and simulation temperature soft-m

针对工业复杂环境中高温目标温度难以直接测量的问题,提出一种新的基于支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的颜色测温软测量方法。利用支持向量回归机模型来拟合高温物体颜色图像样本特征值与其温度之间复杂的非线性映射关系,将待预测温度的颜色图像特征值输入到训练好的SVR测温模型,进而预测相应的温度。仿真结果表明改进的SOR_SVR算法具有良好的泛化能力和预测精度,且该算法需要的支持向量更少,学习速度更快。