基于最小二乘支持向量机的称重系统偏载优化方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 称重系统国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 称重误差因素的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 本论文的研究内容 | 第12-15页 |
| 2 多传感器称重系统整体架构设计 | 第15-27页 |
| 2.1 系统设计目标 | 第15页 |
| 2.2 称重系统总体设计 | 第15-18页 |
| 2.3 称重系统硬件部分 | 第18-24页 |
| 2.4 称重系统软件部分 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 称重系统的多传感器设计 | 第27-31页 |
| 3.1 多传感器组合方式 | 第27-28页 |
| 3.2 多传感器标定 | 第28-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 4 多传感器称重系统的偏载优化研究 | 第31-42页 |
| 4.1 称重系统偏载分析 | 第31-35页 |
| 4.2 被称重物所在位置的影响 | 第35-38页 |
| 4.3 称重系统倾角的影响 | 第38-40页 |
| 4.4 其他环节的影响 | 第40-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 基于LS-SVM的称重系统 | 第42-59页 |
| 5.1 统计学习概述 | 第42-44页 |
| 5.2 LS-SVM算法 | 第44-47页 |
| 5.3 采用LS-SVM进行偏载补偿的称重系统 | 第47-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 6 LS-SVM称重系统的测试数据分析 | 第59-66页 |
| 6.1 不同参数下模型数据残差对比 | 第59-61页 |
| 6.2 最小二乘法线性模型数据残差对比 | 第61-63页 |
| 6.3 模型实际预测 | 第63-65页 |
| 6.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 7 总结与展望 | 第66-68页 |
| 7.1 总结 | 第66-67页 |
| 7.2 展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-70页 |
