摘要：针对最小二乘法、分段线性化、神经网络等拟合方法的不足，提出了解决浓度传感器输出特性拟合的遗传神经网络方法，该方法首先使用遗传算法对浓度传感器的输出特性进行“粗拟合”，再用小波神经网络进行“细拟合”，提出遗传进化停滞算子与自适应变异方法，实验验证该方法的有效性。当环境条件发生变化时，只要测量几组数据对，该方法可自动重新训练网络，获得新的多项式系数，实现浓度传感器的在线动态标定。