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一种用于电容层析成象三相流重建的神经网络算法 被引量:2

A NEUROCOMPUTING METHOD FOR IMAGE RECONSTRUCTION OF THREE PHASE FLOWS IN ELECTRICAL CAPACITANCE TOMOGRAPHY
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摘要 在对 B- P网络激励函数作出修改的基础上 ,提出了充分利用 ECT系统的测量数据对气 /油 /水三相流进行成象的方法 .该图象重建算法具有概念简单 ,易于实施 ,成象速度快 。 This paper presents a reconstruction algorithm using neural network techniques which calculates a nonlinear approximation of the inverse problem directly from finite element simulations of the forward problem for electrical capacitance tomography. A dedicated threshold function is demonstrated to accommodate three distinct and stable regions for gas, oil and water component estimation. The advantages of this method are its conceptual simplicity and ease of implementation, and the ability to control the compromise between the noise performance and resolution of the image reconstruction.
出处 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2001年第9期1073-1075,共3页 Journal of Chinese Computer Systems
基金 中国博士后科学基金 ( 6 95 72 0 30 ) 广东省自然科学基金 ( 95 0 490 )资助
关键词 电容层析成像 图象重建 神经网络 三相流重建 算法 Electrical capacitance tomography Image reconstruction Neural networks
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献5

  • 1Khan S H,IEEE Proc Circuits Devises System,1993年,140卷,3期,216页
  • 2Huang S M,IEEE Proc Circuits Devises System,1992年,139卷,1期,83页
  • 3Xie C G,IEEE Proc Circuits Devises System,1992年,139卷,1期,89页
  • 4Huang S M,Electron Lett,1988年,19卷,418页
  • 5盛剑霓,电磁场数值分析,1984年

共引文献7

同被引文献110

引证文献2

二级引证文献7

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