类支集神经网络在ECT图像重建中的研究与应用

摘要：

以12电极电容阵列传感器ECT系统为背景,从图像重建的稳定性和速度两方面对密闭容器中气-固两相流场的图像重建算法优化进行实验室研究.将基于新型类支集函数的神经网络算法(NSSN),应用于ECT系统图像重建算法中,使得图像重建算法的求解过程稳定并具有良好的计算性能.针对大规模神经网络算法训练速度较慢的问题提出了划分子网络的改进方法.通过对封闭管道的气固两相流进行数据检测,并采用改进后的神经网络算法进行图像重建,实验结果验证了改进后的方法弥补了大规模神经网络运算速度慢的不足,可以简化神经网络的结构,减少神经元的规模,为电容层析成像系统图像重建提供了新的思路.

关键词：电容层析成像、新型类支集神经网络、划分子网络、图像重建

所属期刊栏目：47

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 60572135;黑龙江省自然科学基金F200505;黑龙江省教育厅基金项目11511078

在线出版日期：2012-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：205-207,211