基于遗传神经网络的多光谱测温方法研究

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本文的研究取消了发射率与波长之间的函数关系,提高目标真温和光谱发射率的测量精度。主要研究工作如下: 文中提出一种BP神经网络模型,以求取目标真温及光谱发射率。利用该模型对多光谱测温数据进行处理;提出一种遗传神经网络(GA-BP)模型,以提高BP模型的测量精度和稳定性。评估随机噪声对BP网络及GA-BP网络的影响。在中间温度点采集已训练样本及未训练样本并加入一定的随机噪声. 初步验证了BP网络及GA-BP网络在工程实际中应用的可行性。分别利用BP网络和GA-BP网络对基于亮度温度模型的八波长实测数据进行仿真,其结果验证了两种网络在工程实际中应用的可能性,并进一步验证了GA-BP网络具有更高的精度。
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