基于遗传算法的RBF神经网络在铂电阻温度传感器非线性补偿中的应用

摘要：

针对铂电阻温度传感器在实际应用中存在非线性问题,提出了基于遗传算法优化径向基函数(RBF)神经网络实现其非线性补偿的方法.分析了非线性补偿原理,设计了RBF神经网络补偿器,并引入遗传算法优化神经网络结构和参数.实验结果表明,所提出的铂电阻温度传感器非线性补偿方法是实用和可行的.图4表1参10

关键词：控制技术、温度非线性补偿、径向基函数神经网络、遗传算法

所属期刊栏目：28

分类号：TP212(自动化技术及设备)

资助基金：温州职业技术学院院级资助项目WZY2009029

在线出版日期：2010-04-09（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：60-63