【摘 要】
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建立了线性标定和非线性标定数学模型,对不同温度的校准源在不同标定方法及不同标定策略测试的结果进行了分析。利用相对误差较小的标定方法和策略进行了试验,利用阈值函数筛
【机 构】
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陆军装甲兵学院车辆工程系,中国人民解放军61150部队
【基金项目】
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十三五装备预先研究项目(30105190102)
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建立了线性标定和非线性标定数学模型,对不同温度的校准源在不同标定方法及不同标定策略测试的结果进行了分析。利用相对误差较小的标定方法和策略进行了试验,利用阈值函数筛选出了有效样本数据,经过充分训练和验证,建立了基于径向基神经网络的光谱辐射亮度校正模型,最后搭建了装甲车辆排烟红外辐射测试系统,得到了排烟的光谱辐射亮度。结果表明,针对不同的目标温度,采用相应的标定方法和策略能够减少红外辐射测试仪标定带来的测量误差;装甲车辆排烟利用测试数据建立径向基神经网络光谱辐射亮度校正模型能够有效降低大气吸收对测试结果的影响
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