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摘要：本发明公开了一种基于改进鲸鱼算法优化岭估计‑内点罚函数法的多光谱温度获取方法，属于多光谱辐射测温技术领域。本方法建立优化模型和约束、多元线性回归与岭估计确定初始点、混沌映射生成初始种群、适应度函数选择最优解、合并种群并迭代优化、输出最优参数，并应用于内点罚函数法以获得最终的光谱发射率和温度。本发明可以适用于所有光谱发射率和温度的测量，不受材料的限制，同时采用岭估计和自适应压缩因子以及改进鲸鱼算法优化内点罚函数法的参数提升了算法的收敛稳定性，避免陷入局部最优解，加快个体收敛到全局最优解的速度，提高算法的真温反演精度。
主权项：1.一种基于改进鲸鱼算法优化岭估计-内点罚函数法的多光谱温度获取方法，其特征在于，所述基于改进鲸鱼算法优化岭估计-内点罚函数法的多光谱温度获取方法包括以下步骤：S100、根据多光谱辐射测温的参考温度数学模型，建立基于内点罚函数法的约束优化目标方程和约束条件；S200、根据参考温度数学模型整理得到一组欠定方程组作为辐射方程组，通过辐射方程组构建多元线性回归模型，采用岭估计和自适应压缩因子计算初始值作为内点罚函数法的初始点x0；S300、结合Tent混沌映射生成混沌序列得到初始种群X0，根据初始种群X0，生成反向种群Xd；S400、惩罚因子u和缩小系数v的集合代表WOA算法中每个鲸鱼的位置，设计适应度函数minF′xu,v来选择鲸鱼优化算法的最佳个体；S500、将初始种群X0和反向种群Xd合并，对新种群中的每个个体计算适应度，选取适应度函数值最小的个体组成改进鲸鱼算法的初始种群Xnew；S600、以一定的概率p对个体位置进行更新，并引入黄金正弦策略和动态权重因子wt更新种群位置，计算种群个体的适应度函数值，判断是否运行到最大迭代次数或者要求的误差精度，满足则输出最优个体的位置，即输出两个最优参数；不满足则返回重新计算新的个体位置及适应度值，直到满足终止条件，算法结束；S700、将初始点x0和两个最优参数设置为内点罚函数法的初始参数，通过目标方程和约束条件建立基于改进鲸鱼算法优化岭估计-内点罚函数法的多光谱测温模型，求解增广目标函数的值，获得被测物体最优的光谱发射率和真温。
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百度查询： 哈尔滨工程大学 一种基于改进鲸鱼算法优化岭估计-内点罚函数法的多光谱温度获取方法
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