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

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。