改进遗传算法在多光谱测温中的应用：提高发射率模型准确性

"基于改进发射率模型的多光谱测温方法" 本文主要探讨了如何解决在多光谱测温过程中由于发射率测量不准确导致的测量误差问题。发射率是物体辐射能量与其黑体辐射能量之比，对于精确的温度测量至关重要。在不同的测温环境中，物体的发射率可能会有很大差异，这给精确测温带来了挑战。 作者针对这一问题，引入了非支配排序遗传算法（NSGA）并进行了改进。传统的遗传算法在处理复杂优化问题时可能会遇到收敛速度慢或早熟的问题。通过对初始化种群、选择概率算子、交叉及变异算子的优化，特别是采用了正态分布交叉算子，使得改进后的算法在早期保持较高多样性，同时在后期能快速收敛，提高了计算效率。 具体来说，改进的NSGA算法在初始化阶段生成更加多样化的种群，以更好地探索解决方案空间。在选择概率算子中，采用了自适应策略以适应不断变化的解集。在交叉和变异操作中，正态分布交叉算子有助于在算法的后期阶段引导搜索过程，加速达到全局最优解。 文章进一步结合了一个考虑温差影响的发射率模型，该模型能够更准确地反映温度变化对发射率的影响。通过六波长高温计收集数据，对传统GA算法、经典NSGA算法以及改进后的NSGA算法在考虑和不考虑温度影响的发射率模型下的性能进行了比较。分析结果显示，改进的NSGA算法与考虑温度因素的发射率模型相结合，能够在保证处理时间的同时，显著提高温度测量的精度和数据处理效果，降低了测量误差的浮动。 此外，文章还提到了其他可能感兴趣的科研文章，包括关于T91金属管道表面特性对激光诱导击穿光谱（LIBS）测量影响的研究，一种改进的广义正交匹配追踪（GOMP）在方向到达估计中的应用，滑窗非线性优化的双目视觉SLAM算法，以及基于自适应目标函数的协同干扰策略分配等，这些都展示了在不同领域中优化算法和技术的应用。 这篇论文提供了一种利用优化算法改进发射率模型的多光谱测温方法，为实际测温应用提供了更为准确和稳定的解决方案，尤其适用于需要高精度温度测量的场景，如工业生产、环境监测等领域。