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SOFT WARE
2010年
10期
11-15
,共5页
电阻层析成像%图像重建%代数神经网络算法%分区域求解
電阻層析成像%圖像重建%代數神經網絡算法%分區域求解
전조층석성상%도상중건%대수신경망락산법%분구역구해
本文以16电极的ERT系统为背景,从图像重建的稳定性和速度两方面对两相流场的图像重建算法优化进行实验室研究.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,重建的图像质量差、计算时间长等问题.采用了一种将基于类支集函数的代数神经网络算法,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,该算法的求解过程稳定并具有良好的计算性能.同时针对大规模神经网络算法训练速度较慢的问题提出了分区域求解的改进方法.通过实验仿真分析,改进后的算法具有简化神经网络结构,比大规模神经网络运算速度快,误差小等优点,为电阻层析成像系统图像重建提供了新的有效方法.
本文以16電極的ERT繫統為揹景,從圖像重建的穩定性和速度兩方麵對兩相流場的圖像重建算法優化進行實驗室研究.針對電阻層析成像繫統存在的軟場特性、彊非線性和不適定性,重建的圖像質量差、計算時間長等問題.採用瞭一種將基于類支集函數的代數神經網絡算法,將圖像重建轉變為一箇嚴格對角佔優的線性方程組的求解問題,以達到圖像快速、準確的重建目的,該算法的求解過程穩定併具有良好的計算性能.同時針對大規模神經網絡算法訓練速度較慢的問題提齣瞭分區域求解的改進方法.通過實驗倣真分析,改進後的算法具有簡化神經網絡結構,比大規模神經網絡運算速度快,誤差小等優點,為電阻層析成像繫統圖像重建提供瞭新的有效方法.
본문이16전겁적ERT계통위배경,종도상중건적은정성화속도량방면대량상류장적도상중건산법우화진행실험실연구.침대전조층석성상계통존재적연장특성、강비선성화불괄정성,중건적도상질량차、계산시간장등문제.채용료일충장기우류지집함수적대수신경망락산법,장도상중건전변위일개엄격대각점우적선성방정조적구해문제,이체도도상쾌속、준학적중건목적,해산법적구해과정은정병구유량호적계산성능.동시침대대규모신경망락산법훈련속도교만적문제제출료분구역구해적개진방법.통과실험방진분석,개진후적산법구유간화신경망락결구,비대규모신경망락운산속도쾌,오차소등우점,위전조층석성상계통도상중건제공료신적유효방법.
