代数神经网络电阻层析成像图像重建算法

• 作者: 张彦俊 陈德运
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 电阻层析成像 两相流 图像重建算法 代数神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（32）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 19-21
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4|TP18
• 字数: 2804字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.32.006

摘要

两相流体具有复杂性的流动特性,图像重建的精度是两相流参数准确测量的基础.针对电阻层析成像系统存在的软场特性、强非线性和不适定性,使得重建的图像质量差、计算时间长等问题,基于代数运算的神经网络,给出了一种基于代数神经网络电阻层析成像图像重建算法.该算法通过建立代数神经网络,以测量的边界电压值作为神经网络的输入,将图像重建转变为一个严格对角占优的线性方程组的求解问题,以达到图像快速、准确的重建目的.通过实验仿真分析,该方法具有收敛速度快、代价低和误差小等特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈德运	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	143	1570	22.0	31.0
2	张彦俊	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	2	16	2.0	2.0