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摘要：本发明公开了基于SVM模型的自供电传感器效率控制方法及智能控制系统；本发明涉及传感器技术领域；SVM模型包括回归函数和核函数，使用模型参数控制回归函数的映射关系。并使用数据集DS对其进行训练。基于作为特征Ci的响应值wrx,t作为输入，以作为标签Li的供电效率E作为输出，构建出一回归函数fx，用于构建特征Ci和标签Li之间的映射关系；本发明通过SVM模型作为回归工具，根据悬臂的响应值预测压电振动能量收集器的供电效率，并处理二者之间的非线性关系。相较于传统的优化设计可能依赖于耗时且昂贵的物理实验，本发明的技术方案通过SVM模型的快速预测能够迅速给出在不同设计参数下的供电效率预测值，从而指导设计者更快地找到最优设计方案。
主权项：1.基于SVM模型的自供电传感器效率控制方法，包括计算出压电振动能量采集器的臂梁相对于固定惯性系的横向绝对位移关系的响应值wrx,t，其特征在于，基于所述响应值wrx,t，执行如下步骤：S1，数据工程：收集包含所述响应值wrx,t和对应供电效率E的数据集DS，形成多个特征Ci和标签Li；S2，特征工程：在所述数据集DS中，对所述特征Ci提取表征所述响应值wrx,t特性的特征，选择对所述供电效率E影响最大的特征子集；S3，SVM模型：包括核函数以及建立所述特征Ci和所述标签Li之间的映射关系的回归函数，使用模型参数控制回归函数的映射；S4，模型应用：利用训练好的SVM模型，输入新的响应值wrx,t’特征，通过回归函数fx预测对应的供电效率E’；S5，效率控制：设定一有关压电振动能量收集器的工艺阈值P，如果所述供电效率E’小于所述工艺阈值P，则对压电振动能量收集器的臂梁的杨氏模量Y和惯性矩I进行调整，直至所述供电效率E’超过所述工艺阈值P。
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百度查询： 江苏施多德传感科技有限公司 基于SVM模型的自供电传感器效率控制方法及智能控制系统
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