一种新的温度传感器湿度补偿方法

摘要：

针对温度传感器测量中易受湿度影响的问题，通过对思维进化算法（ Mind Evolutionary Algorithm，MEA）中的趋同操作、异化操作及收敛条件进行研究改进，对趋同操作中的散布权值进行自适应调整，在异化操作中引入差分进化算法的变异操作，并考虑收敛条件中搜索平面平缓的情况，提出了基于改进思维进化算法的BP神经网络湿度补偿方法。由湿度影响检定实验得到的样本数据，利用此补偿方法建立湿度补偿模型，将补偿结果与未经优化的BP 神经网络模型的结果进行比较研究。结果表明，基于改进思维进化算法的BP 神经网络模型补偿精度较高，收敛速度快，计算量小，可有效提高温度传感器的测量精度和可靠性，便于实际应用。

关键词：温度传感器、思维进化算法、BP 神经网络、湿度补偿

所属期刊栏目：8

分类号：TP274(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金61671248；江苏省产学研联合创新资金计划 BY2013007-02；江苏省高校自然科学研究重大项目15KJA460008；江苏省“信息与通信工程”优势学科建设工程项目；江苏省“六大人才高峰”计划

在线出版日期：2016-12-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：533-539