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针对在 CCD 输出灰度值较小的区域，最小二乘法拟合的曲线与实测值之间容易出现偏大的相对误差，本文提出以最大相对误差最小化为评价指标，使用神经动力学寻优求解曲线拟合值的方法，获得最优拟合。首先以大功率LED为线性可调光源测量CCD的光电响应数据，并设计多项式拟合的光电测量的误差模型，然后根据相对误差最小化的评价指标，采用神经动力学优化算法求解最大相对误差最小的拟合曲线。实验结果表明，寻优算法稳定有效，当多项式拟合阶次N=3时，拟合的响应曲线的最大相对误差为2.5%，明显优于最小二乘法。此外，响应数据分析表