【摘 要】
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电容层析成像(Electrical Capacitance Tomography,简称ECT)是一种极具发展前景的过程成像技术。该技术具有无辐射、非侵入、响应快、结构简单和成本低廉等优点,近几年被广泛应用于流型识别、医学成像和工业成像等领域。ECT图像重建属于非线性病态逆问题求解。传统非智能图像重建算法主要对非线性问题进行线性化处理或者采用局部优化的非线性处理办法,两种处理方式都会使图像失真较大。
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电容层析成像(Electrical Capacitance Tomography,简称ECT)是一种极具发展前景的过程成像技术。该技术具有无辐射、非侵入、响应快、结构简单和成本低廉等优点,近几年被广泛应用于流型识别、医学成像和工业成像等领域。ECT图像重建属于非线性病态逆问题求解。传统非智能图像重建算法主要对非线性问题进行线性化处理或者采用局部优化的非线性处理办法,两种处理方式都会使图像失真较大。故本文基于深度学习思想,选择卷积神经网络进行ECT图像重建,并针对其不足之处提出了改进算法。1.针对交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipilers,简称ADMM)在ECT图像重建中大量近似导致成像精度不高以及利用深度学习进行ECT重建图像存在网络拓扑结构难以抉择的问题,提出将ADMM与深度学习相结合的算法。利用深度学习强大的学习能力,在网络训练过程中选择最优的稀疏基等算法族参数,解决了ADMM算法族进行ECT图像重建中参数难以确定的问题;利用ADMM算法族直接映射到深度卷积神经网络,解决了网络结构难以选择的问题。实验验证表明:ADMM模型族与深度学习相结合的算法重建图像精度更高。2.针对Relu激活函数因梯度消失而导致权重在负数部分无法更新以及卷积神经网络容易出现过拟合的问题,提出基于自适应正则化系数的改进卷积神经网络算法。通过引入改进的SLU激活函数,避免负数部分梯度消失问题。在此基础上,添加带有自适应正则化系数λ的损失函数,解决卷积神经网络的过拟合问题。将改进后的卷积神经网络用于ECT图像重建,经实验验证表明:改进后的卷积神经网络泛化能力增强,成像精度变高。
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