作者：何怡刚,陈张辉,李兵,苏蓓蕾 单位：中国电子学会 出版：《电子测量与仪器学报》2018年第07期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDZIY2018070140 DOC编号：DOCDZIY2018070149 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为减小温度对声表面波射频识别(SAW-RFID)湿度传感器测量精度引起的误差，需要对实测的湿度进行温度补偿。通过对人工鱼群算法(AFSA)中鱼群初始化方式、视野和步长以及拥挤度因子的改进研究，得到改进的AFSA。采用改进的AFSA对反向传播(BP)神经网络的初始权值阈值进行全局寻优，再用寻优后的权值阈值建立的BP神经网络对SAW-RFID湿度传感器进行温度补偿。最后将此方法建立的BP神经网络、传统BP神经网络和遗传算法神经网络(GA-BP)的性能及温度补偿结果比较。实验结果显示，改进的AFSA收敛速度快、寻优能力强，建立的网络模型能有效降低温度对湿度测量精度的影响，提高了湿度测量的精度。

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