改进NSGA-Ⅱ算法提升多光谱测温精度与稳定性

本文主要探讨了"基于改进NSGA-Ⅱ算法的多光谱测温数据处理"这一主题，针对高速运动物体温度测量中的关键问题。多波长测温技术因其能够在高速环境下提供精确温度测量而备受关注，尤其在高温范围内（700~900℃），这对于工业监控、航空航天等领域至关重要。传统的测量方法可能存在精度不足或稳定性不高的问题。 NSGA-Ⅱ算法是自然界选择过程的一种启发式优化算法，被广泛应用于优化问题中。原始的NSGA-Ⅱ算法虽然在解决某些问题时表现出色，但在处理多光谱测温数据时，可能需要对其进行适应性改进。作者对NSGA-Ⅱ算法进行了创新，引入了动态调整的交叉变异概率和交叉策略，以及与差分进化算法相结合的变异方向优化。这种改进旨在提高算法的灵活性和优化性能。 实验部分，作者将改进后的NSGA-Ⅱ算法与传统的遗传算法进行了对比，主要考察了其在求解稳定性、计算精度、收敛速度以及对经典发射率模型物体温度求解精度方面的表现。结果显示，使用改进的NSGA-Ⅱ算法，测得的目标温度具有更高的精度和更强的稳定性。这表明在处理多光谱测温数据时，该算法具有明显的优势，能够有效提升测量的准确性和可靠性。 关键词：多波长测温、遗传算法、改进NSGA-Ⅱ算法、精度、稳定性。这些关键词揭示了文章的核心内容和研究重点，即如何通过算法优化来提升多光谱测温技术的效能，特别是在高温条件下。 这篇研究论文为多光谱测温技术的进一步发展提供了重要的理论支持和实践指导，特别是在处理高精度、高速度场景下的温度测量，对于现代电子技术领域具有实际应用价值。