基于径向基函数神经网络的线性衰减系数的重建算法
기우경향기함수신경망락적선성쇠감계수적중건산법
Reconstruction Algorithm of Radial Function Neural Networks for Linear Attenuation Coefficients
  • 万方数据
    计算物理 계산물리
    CHINESE JOURNAL OF COMPUTATIONAL PHYSICS
    2003年 5期 439-442 ,共4页

    张全虎%张其欣%吕峰%李泽%李鲲鹏%王仲奇%赵学军%隋洪志

    장전호%장기흔%려봉%리택%리곤붕%왕중기%조학군%수홍지

    层析γ扫描%线性衰减系数%径向基函数%神经网络%图像重建 層析γ掃描%線性衰減繫數%徑嚮基函數%神經網絡%圖像重建
    층석γ소묘%선성쇠감계수%경향기함수%신경망락%도상중건
    层析γ扫描(TGS)技术是非破坏性分析(NDA)中的一项重要技术在TGS透射测量中,线性衰减系数值的图像重建问题是TGS的难点和核心问题.在文[1]的基础上,提出了将神经网络方法应用于TGS重建线性衰减系数图像的算法.计算机上的仿真模拟结果表明,在一定范围内,径向基函数(RBF)神经网络方法重建的线性衰减系数值与实际值的相对误差小于4%,且具有快速、高精度等优点,表明了此方法的有效性.
    층석γ소묘(TGS)기술시비파배성분석(NDA)중적일항중요기술재TGS투사측량중,선성쇠감계수치적도상중건문제시TGS적난점화핵심문제.재문[1]적기출상,제출료장신경망락방법응용우TGS중건선성쇠감계수도상적산법.계산궤상적방진모의결과표명,재일정범위내,경향기함수(RBF)신경망락방법중건적선성쇠감계수치여실제치적상대오차소우4%,차구유쾌속、고정도등우점,표명료차방법적유효성.
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