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,响应数据分析表明,CCD　ICX694AL在未饱和时的光电响应为线性关系,但在饱和区域,光电响应的非线性明显...