基于特征提取和RBF神经网络的ECT流型辨识

• 作者: 乔立勇 王莉莉 陈宇 陈德运
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 电容层析成像 径向基函数神经网络 特征提取 流型识别
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 175-178
• 分类号: TP391
• 字数: 4423字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.05.053

摘要

针对传统ECT流型辨识方法效率低的问题,提出了一种基于特征提取和径向基函数神经网络相结合的ECT图像流型辨识的方法,该方法通过对各种特征参数的定义,完成对ECT系统测得的电容值进行特征提取,然后将提取的特征值作为RBF神经网络的榆入完成流型辨识.仿真和实验结果表明,与基于BP神经网络的图像流型辨识方法相比,该方法具有识别速度快和效率高等优点,为ECT图像流型识别的研究提供了一个新的思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈宇	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	12	208	8.0	12.0
2	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
3	王莉莉	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	33	292	9.0	16.0
4	乔立勇	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	1	19	1.0	1.0