| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 主要符号表 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 光谱发射率的定义与分类 | 第11-12页 |
| 1.2 光谱发射率的研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 光谱发射率的历史现状和发展趋势 | 第13-15页 |
| 1.3.1 光谱发射率的研究历史与现状 | 第13-15页 |
| 1.3.2 物体发射率的发展趋势 | 第15页 |
| 1.4 本文的主要内容以及章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 红外辐射特性的基本规律和辐射数据的测量 | 第17-25页 |
| 2.1 红外辐射测量影响因素 | 第17页 |
| 2.2 红外辐射特性的基本规律 | 第17-22页 |
| 2.2.1 基尔霍夫定律 | 第17-18页 |
| 2.2.2 普朗克公式定律 | 第18-21页 |
| 2.2.3 维恩位移定律 | 第21-22页 |
| 2.2.4 斯忒藩-玻尔兹曼定律 | 第22页 |
| 2.3 辐射计的标定原理 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于K-均值聚类RBF神经网络的光谱辐射率计算 | 第25-34页 |
| 3.1 RBF神经网络基本结构 | 第25-26页 |
| 3.2 基于K-均值聚类的RBF神经网络的辐射亮度建模 | 第26-30页 |
| 3.2.1 RBF神经网络聚类中心选取 | 第26-27页 |
| 3.2.2 建立基于K-均值聚类的RBF神经网络模型 | 第27-30页 |
| 3.3 仿真实例及光谱发射率和表面温度计算 | 第30-33页 |
| 3.3.1 仿真实例 | 第30-31页 |
| 3.3.2 目标物体的表面温度计算 | 第31-32页 |
| 3.3.3 光谱发射率计算 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于极限学习机的光谱辐射率计算与表面温度计算 | 第34-46页 |
| 4.1 极限学习机网络建模 | 第34-36页 |
| 4.1.1 极限学习机概述 | 第34页 |
| 4.1.2 固定型极限学习机 | 第34-36页 |
| 4.1.3 增量型极限学习机 | 第36页 |
| 4.2 基于极限学习机的神经网络建模 | 第36-39页 |
| 4.3 仿真实例及物体表面温度计算 | 第39-43页 |
| 4.3.1 仿真实例 | 第39-41页 |
| 4.3.2 物体表面温度计算 | 第41页 |
| 4.3.3 光谱发射率计算 | 第41-43页 |
| 4.4 RBF算法与极限学习机算法比较 | 第43-45页 |
| 4.4.1 两种算法计算出的红外辐射亮度的精确度比较 | 第43-44页 |
| 4.4.2 两种算法训练用时比较 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 飞机蒙皮辐射特性计算 | 第46-52页 |
| 5.1 飞机蒙皮的红外辐射特性测量 | 第46-48页 |
| 5.1.1 飞机蒙皮的红外辐射特性测量步骤 | 第46页 |
| 5.1.2 对辐射计测量的数据进行处理 | 第46-48页 |
| 5.2 飞机蒙皮的辐射特性计算 | 第48-51页 |
| 5.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 附录Ⅰ 623K目标物体的红外辐射亮度数据 | 第54-57页 |
| 附录Ⅱ 673K目标物体的红外辐射亮度数据 | 第57-60页 |
| 附录Ⅲ 723K目标物体的红外辐射亮度数据 | 第60-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第67页 |
