基于径向基函数神经网络的线性衰减系数的重建算法

来源 :计算物理 | 被引量 : 4次 | 上传用户：qiminfenglin1

【摘要】

：

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.

【作者】

：

张全虎张其欣吕峰李泽李鲲鹏王仲奇赵学军隋洪志

【机构】

：

中国原子能研究院,中国原子能研究院

【出处】

：

计算物理

【发表日期】

：

2003年05期

【关键词】

：

层析γ扫描线性衰减系数径向基函数神经网络图像重建算法 TGS 仿真核废物处理 tomographic Gamma scanning linear

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