【摘 要】
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在目标发射率未知的情况下,建立一种基于RBF(radial basis function)神经网络的红外测温方法。首先推导出目标温度同辐射亮度峰值及其波长之间的强非线性关系,明确神经网络输
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目(61503256),辽宁省自然科学基金项目(2015020069,2015020061),沈阳市科技创新团队项目(src201204)
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在目标发射率未知的情况下,建立一种基于RBF(radial basis function)神经网络的红外测温方法。首先推导出目标温度同辐射亮度峰值及其波长之间的强非线性关系,明确神经网络输入变量;然后基于RBF网络对样本数据进行充分学习,建立目标辐射测温模型,该模型不需要发射率输入。利用黑体和钢板目标分别作为测试目标源,验证这种方法,得到黑体测温最大相对误差为0.016%、钢板的最大相对误差为1.08%,验证了本文测温方法的合理性。
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