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提出了一种基于神经网络的红外焦平面阵列（Infrared Focal Plane Array，IRFPA）非均匀性自适应校正算法。首先，利用归一化思想对图像进行处理以利于选取迭代步长；其次，优化隐含层结构以获得更接近于真实信号的期望信号。实验结果表明，该方法在校正精毖、收敛速度和稳定性方面均优于传统的神经网络校正算法。