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以实验测得的带电乳剂微粒产生的微电场的离轴电子全息图为例,首次应用神经网络--B-P网络方法成功地实现了在实空间对电子全息图的数值重现.同时提出一种新的神经网络训练方法--将含有不同噪声水平的全息图一起训练,增强了应用神经网络方法进行电子全息数值重现的抗噪声能力,从而提高数值重现的分辨率.
应用神经网络方法数值重现离轴电子全息像—一种在实空间内高分辨率数值重现电子全息像的新方法
【摘 要】
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以实验测得的带电乳剂微粒产生的微电场的离轴电子全息图为例,首次应用神经网络--B-P网络方法成功地实现了在实空间对电子全息图的数值重现.同时提出一种新的神经网络训练方
【机 构】
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复旦大学材料科学系
【出 处】
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真空科学与技术
【发表日期】
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2001年6期
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