【摘 要】
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给出一种RBF神经网络与粒子群算法相结合的电容层析成像（ECT）传感器结构参数优化方法。该方法以敏感场整体灵敏度大小等系统性能为优化目标，基于管壁厚度、屏蔽层厚度、径向屏蔽
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给出一种RBF神经网络与粒子群算法相结合的电容层析成像（ECT）传感器结构参数优化方法。该方法以敏感场整体灵敏度大小等系统性能为优化目标，基于管壁厚度、屏蔽层厚度、径向屏蔽插入管壁深度、径向电极宽度、电极宽度（中心夹角）、管壁材料的相对介电常数、屏蔽层填充物相对介电常数7种重要的结构参数进行试验。应用RBF神经网络对多组结构参数以及对应的系统性能指标进行学习，得到回归模型，并应用粒子群算法进行寻优。结果显示，该方法参数寻优范围大，局限性小，寻优过程收敛快。优化后的系统整体灵敏度增大，成像质量改进。
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