本文提出了以径向基函数（RBF）神经网络处理表面粗糙度光纤传感器输出信号的方法，将传感器的输出信号及作为光源的激光强信号同时加在RBF神经网络的输入端，利用RBF神经网络能够以任意精度逼近非线函数地能力的优点，同时实现对传感器的非线性补偿及减轻激光器输出光强变化带来的影响，采用这种方法的表面粗糙度光纤传感器，降低了对激光器输出功率稳定性的要求，具有测量范围大，精度高的特点。