光谱学与光谱分析
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基于遗传神经网络的多光谱辐射测温法
孙晓刚,原桂彬* ,戴景民
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
Multi-Spectral Thermometry Based on GA-BP Algorithm
SUN Xiao-gang, YUAN Gui-bin* ,DAI Jing-min
Harbin Institute of Technology,Harbin 150001, China
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±5 K,BP神经网络为±10 K;未训练样本的真实温度识别精度,GA-BP算法为±10 K,BP神经网络为±20 K;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
Abstract :Considering some defects of back-propagation neural network (BP), a new algorithm combining genetic algorithm (GA) with BP was described. The application of GA-BP to the data processing of multi-spectral thermometry was proposed. The simulation experiments, based on GA-BP algorithm and BP neural network respectively, show that the recognition precision of trained emissivity samples is ±5 K and ±10 K respectively, and that of untrained emissivity samples is ±10 K and ±20 K respectively. No matter GA-BP algorithm or BP neural network is used, in general, the recognition precision of trained emissivity samples is higher than that of untrained emissivity samples. The recognition precision of true temperature is lower near the edge of sample sets. The GA-BP algorithm was more efficient than the BP neural network in the true temperature measurement.
Key words :GA-BP;GA;BP;Multi-spectral thermometry
收稿日期: 2005-10-19
修订日期: 2006-01-08
通讯作者:
原桂彬
E-mail: ygb8515@hit.edu.cn
引用本文:
孙晓刚,原桂彬* ,戴景民 . 基于遗传神经网络的多光谱辐射测温法[J]. 光谱学与光谱分析, 2007, 27(02): 213-216.
SUN Xiao-gang, YUAN Gui-bin* ,DAI Jing-min. Multi-Spectral Thermometry Based on GA-BP Algorithm. SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS, 2007, 27(02): 213-216.
链接本文:
https://www.gpxygpfx.com/CN/Y2007/V27/I02/213
[1] DAI Jing-min, SUN Xiao-gang(戴景民, 孙晓刚). Theory and Application of Muti-Spetral Radiation Pyrometry(多光谱辐射测温理论与应用). Beijing: Higher Education Press(北京: 高等教育出版社), 2002. [2] SUN Xiao-gang(孙晓刚). Journal of Infrared and Millimeter Waves(红外与毫米波学报), 2001, 20(2): 151. [3] CONG Da-cheng (丛大成). Journal of Infrared and Millimeter Waves(红外与毫米波学报), 2001, 20(2): 97. [4] REN Wen-jie, SU Jing-yu, DOU Yuan-ming(任文杰, 苏经宇, 窦远明). Earthquake Engineering and Engineering Vibration(地震工程与工程振动), 2003, 23(3): 145. [5] GAO Jing-wei, ZHANG Pei-lin, LI Feng(高经纬, 张培林, 李 锋). Lubrication Engineering(润滑与密封),2004, 1: 16. [6] WANG Xiao-ping, CAO Li-ming(王小平,曹立明). Genetic Algorithm-Theory, Application and Realizing Software(遗传算法—理论·应用与软件实现). Xi’an: Xi’an Jiaotong University Press(西安: 西安交通大学出版社), 2002. [7] XU Dong, WU Zheng(许 东, 吴 铮). Neural Networks-Systems Analysis and Design Based on MATLAB 6.X(基于MATLAB 6.X的系统分析与设计—神经网络). Xi’an: Xidian University Press(西安: 西安电子科技大学出版社), 2002. [8] BAI Ying-kui, MENG Xian-jiang, DING Dong, et al(白英奎,孟宪江,丁 东,等). Spectroscopy and Spectral Analysis(光谱学与光谱分析),2005, 25(3):381.
[1]
高伟玲,张凯华,徐艳粉,刘玉芳. 改进HPSOGA的多光谱辐射测温数据处理方法 [J]. 光谱学与光谱分析, 2023, 43(12): 3659-3665.
[2]
牛芳鹏,李新国,白云岗,赵 慧. 遗传算法和连续投影算法结合的土壤有机碳含量高光谱估算模型 [J]. 光谱学与光谱分析, 2023, 43(07): 2232-2237.
[3]
邢 键,刘志军,韩 冰,郝向炜. 基于广义逆-坐标变换的多光谱辐射测温反演算法 [J]. 光谱学与光谱分析, 2023, 43(06): 1936-1940.
[4]
郑开逸,沈 烨,张 文,周晨光,丁福源,张 钖,张柔佳,石吉勇,邹小波. 双光谱区间遗传算法及其在模型转移中的应用 [J]. 光谱学与光谱分析, 2022, 42(12): 3783-3788.
[5]
刘梦璇,吴 琼,王绪泉,陈 琦,张永刚,黄松垒,方家熊. 茶叶掺糖含量检测算法中光谱数据有效性及冗余度研究 [J]. 光谱学与光谱分析, 2022, 42(11): 3647-3652.
[6]
郭 阳,郭俊先,史 勇,李雪莲,黄 华,刘彦岑. SiPLS-CARS与GA-ELM对哈密瓜冠层叶片含水率的反演估测 [J]. 光谱学与光谱分析, 2022, 42(08): 2565-2571.
[7]
黄 清,薛河儒,刘江平,刘美辰,胡鹏伟 ,孙德刚. 基于蚁群-遗传算法的光谱选择方法与应用 [J]. 光谱学与光谱分析, 2022, 42(07): 2262-2268.
[8]
姜庆虎,刘 峰,于东悦,罗 惠,梁 琼,张燕君. 基于高光谱分析的淫羊藿药用成分快速检测研究 [J]. 光谱学与光谱分析, 2022, 42(05): 1445-1450.
[9]
. 基于多适应度量子遗传算法的X射线荧光重叠峰分解 [J]. 光谱学与光谱分析, 2022, 42(01): 152-157.
[10]
. 基于遗传算法-支持向量机的兔肝VX2肿瘤光谱鉴别 [J]. 光谱学与光谱分析, 2021, 41(10): 3123-3128.
[11]
. 基于遗传算法的近红外光谱定性分析特征波长提取方法研究 [J]. 光谱学与光谱分析, 2021, 41(08): 2437-2442.
[12]
. 动态混沌扰动遗传算法的振动模糊高光谱图像复原 [J]. 光谱学与光谱分析, 2021, 41(07): 2219-2225.
[13]
. 机器学习的IBBCEAS光谱反演波段优化 [J]. 光谱学与光谱分析, 2021, 41(06): 1869-1873.
[14]
. 海南制浆树种中主要成分的近红外分析与模型优化 [J]. 光谱学与光谱分析, 2021, 41(05): 1404-1409.
[15]
. 嵌入式粒子群-遗传算法的水质COD检测特征波长优化算法 [J]. 光谱学与光谱分析, 2021, 41(01): 194-200.