【摘 要】
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为优化ERT传感器性能,提出一种RBF神经网络与遗传算法相结合的传感器参数优化方法.采用RBF神经网络实现传感器参数与其性能指标间的非线性映射;采用敏感场均匀性和灵敏度矩阵
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61372154,61071141),辽宁省博士启动基金项目(201601157).
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为优化ERT传感器性能,提出一种RBF神经网络与遗传算法相结合的传感器参数优化方法.采用RBF神经网络实现传感器参数与其性能指标间的非线性映射;采用敏感场均匀性和灵敏度矩阵条件数构成传感器综合评价指标F,并以最小化F为目标函数,利用RBF神经网络计算个体的适应度函数,利用遗传算法实现了电板长度和宽度的自动寻优.结果表明,优化后的传感器在综合评价指标、重建图像的视觉效果以及重建图像误差上均有明显改善,所提方法具有较大实用价值.
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