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基于神经网络的电容层析成像图像重建算法

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毕业论文范文题目:基于神经网络的电容层析成像图像重建算法,论文范文关键词:基于神经网络的电容层析成像图像重建算法
基于神经网络的电容层析成像图像重建算法毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】:过程层析成像(PT)技巧是近年来飞速发展起来的一门新技巧,该技巧在解决多相流检测问题上存在宏大的发展潜力跟广阔的产业利用前景。电容层析成像(ECT)作为一种利用在多相流在线监测范畴的层析成像(PT)技巧存在非侵入,无辐射,利用安排简单等特点。在化工、石油、炼油、冶金、电力、轻工、环保及核能等公民经济行业中有着广泛(文章此处忽略..)的利用前景,是近些年来国内外发展最快并且关注程度最高的一种PT技巧。图像重建算法是ECT体系研究的关键技巧,是改良图像重建品质的重要因素。图像重建是通过有限个电容测量值去重建介质在检测区域内的介电常数分布图,即求成像区域内各象素的灰度值,是一个非线性﹑不适定的逆问题。本文探讨了利用在ECT图像重建中的(文章此处忽略..)传统线性算法的求解局限性,介绍了神经网络算法在ECT图像重建中的利用。神经网络出色的非线性映射才能跟联想记忆功能可能较好的解决ECT中电容测量值远小于图像像素点灰度值这一不适定问题,用神经网络算法求解电容层析中的反演问题显示了神经网络在此范畴中广阔的利用前景。本文抉择BP神经网络作为神经网络的代表利用(略..)在ECT图像重建算法之中,在阐述BP神经网络的基本原理的基本上,研究了基于BP神经网络的图像重建方法。BP神经网络是一种部分逼近的神经网络,实际上只有足够多的神经元,BP神经网络就可能逼近任意精度的持续函数。基于BP神经网络的重建图像方法本质是用BP神经网络树破电容测量值到图像灰度值的映射关联模型。本(本文此处忽略..)文在BP网络的基本上对BP网络算法进行改进,使得收敛速度得到进一步加强,并在Matlab环境下对所研究的图像重建用BP神经网络进行练习,通过有限元法获得练习所须要的练习样本集。仿真成果表明,基于BP神经网络的图像重建算法与常用的实时图像重建算法反投影法比拟,重建品质明显优于反投影法。


以上为本篇毕业论文范文基于神经网络的电容层析成像图像重建算法的介绍部分。
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