神经网络非均匀性校正算法中初始权值选取方法

针对神经网络对红外焦平面阵列进行非均匀校正时初始权值的选取对收敛速度的影响,提出了三种网络训练时初始权值的选取方法。通过对先验知识总结、黑体训练以及实验标定实现了对网络初始权值的优化。仿真实验表明这三种方法较传统的随机给定法训练收敛速度快、精度高,为神经网络非均匀性校正法走向实时实现提供了重要的理论参考。