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所属单位：机电学院

发表刊物：仪器仪表学报

关键字：电阻抗成像;图像重建;逆问题;自适应粒子群优化算法;径向基函数神经网络

摘要：电阻抗成像(EIT)的图像重建是一个高度非线性且欠定的病态逆问题。由于传统方法无法达到很高的精度,并且重建过程通常很耗时,提出了一种基于自适应粒子群优化算法的径向基函数神经网络(APSO-RBFNN)用于图像重建。通过数值模拟建立了15 000个仿真样本,分为训练集和测试集。经过网络训练后,测试集上的图像相关系数(ICC)为0.95,仿真结果验证了APSO-RBFNN方法的有效性。当将30、40和50 dB的高斯白噪声添加到测试集中,ICC分别为0.90、0.92和0.93,证明了该方法的鲁棒性。对包含更多目标的样本重建结果说明了该方法具有良好的泛化能力。此外,8电极EIT系统的实验数据测试结果表明,相比于Tikhonov和RBFNN方法,APSO-RBFNN方法具有更好的图像重建结果。

备注：期:2020年06期

ISSN号：0254-3087

是否译文：否

发表时间：2020-07-13