遗传算法RBF神经网络在涡流传感器非线性补偿中的应用，它涉及一种涡流传感器技术领域。用RBF神经网络建立涡流传感器非线性补偿模型，称为RBF神经网络逆模型，设涡流传感器的输入为δ，涡流传感器输出频率f，f＝g(δ)为非线性关系，在涡流传感器后串联一个补偿环节，使y＝g1(f)＝kδ，那么就实现了涡流传感器的非线性补偿，当k＝1时，y＝δ＝g1(f)称为涡流传感器的逆模型，将涡流传感器输出频率f作为RBF神经网络的输入训练样本。采用上述技术方案后，本发明有益效果为：具有很强的泛化能力和有高的精度，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，网络训练速度快、能实现在线软补偿。