作者：陶佰睿,李春辉,苗凤娟,张景林,刘艳菊,王欢,郭琴 单位：清华大学 出版：《实验技术与管理》2015年第02期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFSYJL2015020120 DOC编号：DOCSYJL2015020129 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对湿度传感器因湿滞或温度漂移等因素引起的非线性问题，提出一种基于主成分分析(PCA)和遗传算法(GA)融合优化神经网络(BP)传感器校准改进措施。以HR202电阻型湿度传感器为例，分别在5个温度和10种饱和盐溶液标准湿度环境下进行测试，对采集的数据首先利用PCA算法“降维”，通过提取温度和湿滞补偿的主要信息，在原信息损失较小的前提下，将BP传感器校准多维问题简化，然后采用GA-BP对样本进行训练。经实验测试和Matlab平台仿真研究结果表明，基于PCA和GA融合算法处理的神经网络对湿度传感器定标校准数据相比该产品示值校准精度从&#177；5%RH提高到&#177；3%RH，训练速度相比传统BP方法提高3~5倍。该方法在湿度传感器校准测量精度提高方面有参考价值。

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