基于遗传算法的RBF神经网络在热敏电阻温度传感器非线性补偿中的应用

摘要：

针对热敏电阻温度传感器应用中存在的非线性问题,提出了应用遗传算法训练径向基函数(RBF)神经网络实现其非线性补偿的遗传神经网络方法,介绍了非线性补偿的原理和网络训练方法.该方法能同时优化网络结构和参数,具有全局寻优能力,补偿精度高.实验结果表明,所提出的热敏电阻温度传感器非线性补偿方法是实用的和可行的.

关键词：热敏电阻、传感器、径向基函数神经网络、非线性补偿、遗传算法

所属期刊栏目：20

分类号：TP212(自动化技术及设备)

资助基金：江苏省高校自然科学基金04KJD140033

在线出版日期：2005-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：99-102