文献类型：期刊文章

作　　者：孙晓刚[1] 原桂彬[1] 戴景民[1]

机构地区：[1]哈尔滨工业大学自动检测与过程控制系统研究所,黑龙江哈尔滨150001

出　　处：《光谱学与光谱分析》

基　　金：国家自然科学基金项目(60377037)资助

年　　份：2007

卷　　号：27

期　　号：2

起止页码：213-216

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20071410529785)、IC、INSPEC、JST、PUBMED、RCCSE、RSC、SCI(收录号：WOS:000244998400002)、SCI-EXPANDED(收录号：WOS:000244998400002)、SCIE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对BP神经网络易陷入局部极小等缺陷,将遗传算法(GA)与神经网络相结合,提出了一种将GA-BP算法应用于多光谱辐射测温的数据处理方法,并对基于亮度温度模型的多光谱辐射测温数据进行了仿真实验。结果表明已训练样本的真实温度识别精度,GA-BP算法为±5K,BP神经网络为±10K;未训练样本的真实温度识别精度,GA-BP算法为±10K,BP神经网络为±20K;无论是GA-BP算法还是BP神经网络,已训练样本的真实温度识别精度比未训练样本的真实温度识别精度都更精确些,靠近训练样本集边缘的样本真实温度的识别精度偏低。说明GA-BP算法比BP神经网络可以更好地解决了目标真实温度的测量问题。

关 键 词：遗传神经网络 遗传算法 误差反向传播神经网络  多光谱辐射测温  

分 类 号：TK311]