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基于大规模语言模型的头部MRI报告诊断方法研究
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作者 刘之洋 张明浩 +2 位作者 杨东 柴超 张颖 《南开大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期100-109,共10页
头部MRI作为脑部临床检查手段之一,常用于脑卒中等疾病的诊断,而人工进行头部MRI的诊断依赖医生丰富的临床经验且会消耗大量人力.为了有效降低头部MRI的误诊率和漏诊率,减少医生的工作量,提出了一种通过微调大规模语言模型进行头部MRI... 头部MRI作为脑部临床检查手段之一,常用于脑卒中等疾病的诊断,而人工进行头部MRI的诊断依赖医生丰富的临床经验且会消耗大量人力.为了有效降低头部MRI的误诊率和漏诊率,减少医生的工作量,提出了一种通过微调大规模语言模型进行头部MRI自动诊断的方法,首先通过对头部MRI报告-诊断数据集进行预处理获得高质量数据,再以ChatGLM-6B为基础模型,并采用P-Tuning v2方法对该模型进行微调.为了克服部分表述的同义性使得用准确率难以对模型进行评估,提出采用平均Dice系数对模型进行评估.通过实验,模型可以达到0.890 4的平均Dice系数. 展开更多
关键词 深度学习 大规模语言模型 P-Tuning v2 头部MRI 自动诊断
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用于病理学全视野图像分类的双流多实例学习模型
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作者 曾军英 尹永宏 +5 位作者 麦智鹏 严维刚 肖雨 秦传波 贾旭东 邓森耀 《机电工程技术》 2025年第6期58-63,共6页
病理学全视野图像检查被视为癌症诊断的金标准。但其图像的高分辨率和缺乏像素级标签特性使检查变得复杂。目前弱监督多实例学习已成为全视野图像检查的主流方法,其关键挑战在于如何对大量实例进行同时建模全局和局部特征,辅助模型准确... 病理学全视野图像检查被视为癌症诊断的金标准。但其图像的高分辨率和缺乏像素级标签特性使检查变得复杂。目前弱监督多实例学习已成为全视野图像检查的主流方法,其关键挑战在于如何对大量实例进行同时建模全局和局部特征,辅助模型准确聚合包级特征,实现分类任务。为此,提出了一种双流多实例学习模型RLMIL。该模型先利用Reordered Mamba模块捕捉实例之间的全局特征,快速分析图像的整体结构;其次,引入线性可变形卷积模块动态采集实例之间的特征分布以捕捉局部特征。该模型在CAMELYON16、TCGA-LUNG两个公共数据集和PUMCH私有数据集上进行了实验,与当前主流多实例学习模型相比,RLMI模型在准确度分别提高了2.3%、0.5%和0.9%,其还展现了准确的癌症区域定位能力,表明其在病理诊断中的重要应用潜力。 展开更多
关键词 病理学 全视野图像 多实例学习 Mamba 线性可变形卷积
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基于VMD和MPE的滚动轴承故障分析研究
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作者 于士军 刘豪睿 +3 位作者 朱恒伟 荣垂霆 胡凯 李天志 《德州学院学报》 2025年第2期42-47,共6页
滚动轴承在工作中会出现非线性特征的故障振动信号,针对单一排列熵(PE)在故障特征提取过程中所产生的效果不理想及准确率比较低的情况,提出了一种基于变分模式分解(VMD)和多尺度排列熵(MPE)的滚动轴承故障诊断分析方法,提取故障振动信... 滚动轴承在工作中会出现非线性特征的故障振动信号,针对单一排列熵(PE)在故障特征提取过程中所产生的效果不理想及准确率比较低的情况,提出了一种基于变分模式分解(VMD)和多尺度排列熵(MPE)的滚动轴承故障诊断分析方法,提取故障振动信号的固有模态函数(IMF)的多尺度排列熵特征,并且结合支持向量机SVM和KNN进行分析。通过和PE进行诊断分析对比,表明此方法能提高检测准确率。 展开更多
关键词 滚动轴承 多尺度排列熵 支持向量机
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基于注意力及可学习阈值的全景切片图构建 被引量:1
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作者 陈德品 赵珅 +3 位作者 焦一平 王向学 吕泓 徐军 《计算机工程》 北大核心 2025年第3期229-240,共12页
不同于常规阈值法或边与节点的合并等图采样方法侧重于减小图的规模,该工作提出了一种具备创新性的基于Transformer架构的图神经网络模块AdaptConv。该模块能够在图结构中进行信息聚合的同时通过动态学习去除冗余的边,从而构建出新的图... 不同于常规阈值法或边与节点的合并等图采样方法侧重于减小图的规模,该工作提出了一种具备创新性的基于Transformer架构的图神经网络模块AdaptConv。该模块能够在图结构中进行信息聚合的同时通过动态学习去除冗余的边,从而构建出新的图,称之为重构图。重构图保留了原本图结构的有效信息,也为计算病理提供了新的可视化角度和分析角度。为了评估AdaptConv及重构图的有效性,该工作将AdaptConv模块集成在聚类约束注意力多种实例学习(CLAM)框架中,并在乳腺癌的激素受体(HR)和人表皮生长因子受体2(HER2)两种分子分型的计算病理诊断预测任务上验证了模型的准确性。与原生CLAM模型相比,改进模型的曲线下面积(AUC)指标在HR分型上取得了4.7%的提升,在HER2分型上取得了0.8%的提升。此外,AdaptConv优化模型生成的注意力分布图更合理可靠,呈现出与诊断标准免疫组织化学染色一致的分布模式。最后,该模型生成的重构图与特定组织区域和注意力图都表现出了关联,具备进一步研究的价值。 展开更多
关键词 全景切片图像 多实例学习 图神经网络 图构建 可视化
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结合知识增强和特征对齐的胸片图像报告生成
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作者 符杰 刘骊 +2 位作者 付晓东 刘利军 彭玮 《中国图象图形学报》 北大核心 2025年第5期1528-1542,共15页
目的针对胸片X-Ray图像报告生成中图像文本的语义鸿沟、疾病种类的复杂多样以及诊断报告的偏差缺失导致的表征不精确、特征不匹配、结果不准确等问题,提出一种结合知识增强和特征对齐的胸片图像报告生成方法。方法该方法包括图像和文本... 目的针对胸片X-Ray图像报告生成中图像文本的语义鸿沟、疾病种类的复杂多样以及诊断报告的偏差缺失导致的表征不精确、特征不匹配、结果不准确等问题,提出一种结合知识增强和特征对齐的胸片图像报告生成方法。方法该方法包括图像和文本特征表示、知识增强视觉特征学习和全局—局部特征对齐3个模块。首先,输入胸片图像和文本报告,通过构建包含视觉和文本编码器的图像和文本特征表示模块,分别提取图像和文本的全局特征和局部特征;然后,引入胸部先验知识图谱,通过病理图知识编码进行知识增强视觉特征学习,得到融合后的增强视觉特征;最后,定义交叉注意力对图像文本的全局—局部特征和视觉—疾病标签进行跨模态特征对齐,通过多头注意力编解码生成准确的胸片图像报告。结果为了验证方法的有效性,在两个具有挑战性的数据集IU X-Ray和MIMICCXR上进行对比实验。结果表明,本文方法在IU X-Ray数据集中,BLEU-1、BLEU-3、BLEU-4指标分别达到0.505、0.235和0.178,较现有大多数同任务方法有所提升;在MIMIC-CXR数据集中较性能第2的方法,BLEU-2、BLEU-3指标分别提升0.4%和1.2%,说明本文方法具有更大优势。结论本文提出的胸片图像报告生成方法,能捕获图像和文本的细节特征,聚焦全局—局部特征以及疾病类别间的关联,提高了图像与文本的匹配度,能够生成完整准确的医学报告。 展开更多
关键词 胸片图像报告生成 全局—局部特征表示 知识增强 特征学习 特征对齐
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基于BP神经网络的物联网节点异常数据检测 被引量:1
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作者 高斌 王以忠 杨国威 《计算机仿真》 2025年第7期267-272,288,共7页
为了提升物联网节点异常数据检测效果,提出基于BP神经网络的物联网节点异常数据智能检测方法。利用数据报文捕获结构和变步长因子更新实现物联网节点数据实时采集;利用最小二乘拟合算法补全缺失数据,并清除噪声数据,完成数据预处理;结... 为了提升物联网节点异常数据检测效果,提出基于BP神经网络的物联网节点异常数据智能检测方法。利用数据报文捕获结构和变步长因子更新实现物联网节点数据实时采集;利用最小二乘拟合算法补全缺失数据,并清除噪声数据,完成数据预处理;结合模糊集合理论与关联规则,基于正则化相关熵提取异常数据特征,利用BP神经网络实现节点异常数据智能检测。测试结果表明,上述方法的检测准确性和检测效率均较高,且稳定性较强,资源开销较低,具有一定的实际应用性能。 展开更多
关键词 神经网络 物联网节点 最小二乘拟合 关联规则 异常数据 智能检测
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金字塔图Transformer全切片病理图像生存预测
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作者 李欣洋 张懿 +3 位作者 骆梦悦 郑玉玲 王维雯 张海仙 《四川大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期537-547,共11页
全切片图像的表征学习在基于图神经网络的自动化生存预测中至关重要.全切片图像中存在的多分辨率信息,包括细胞表型等细粒度细节和组织结构及全局微环境等粗粒度特征,在临床实践中被全面考虑以进行综合分析.然而,现有的基于图神经网络... 全切片图像的表征学习在基于图神经网络的自动化生存预测中至关重要.全切片图像中存在的多分辨率信息,包括细胞表型等细粒度细节和组织结构及全局微环境等粗粒度特征,在临床实践中被全面考虑以进行综合分析.然而,现有的基于图神经网络的生存预测方法主要依赖于单分辨率图像.为了解决这一问题,本文提出了一个名为PGT(Pyramid Graph Transformer)的新型生存预测框架.PGT在任何分辨率下将全切片图像分层分解并建模为独立且异构的图,捕获并整合从局部到全局的图表示,以实现更准确的预测.本文在5种不同癌症类型的公共TCGA数据集上验证了本文提出的框架.实验结果表明,PGT显著优于最先进的模型,并展现出强大的泛化能力和患者分层能力. 展开更多
关键词 计算病理 生存预测 全切片图像 图神经网络
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基于聚类降采样的金融行业数据库精细分类算法
8
作者 王婧 《赤峰学院学报(自然科学版)》 2025年第11期22-26,共5页
金融行业数据库数据量庞大,且冗余度较高,使得划分数据类别精细化不足,导致数据库的分类精度不高。为解决这一问题,现提出基于聚类降采样的金融行业数据库精细分类算法。对收集的金融行业数据进行降维处理,利用聚类降采样方法,计算数据... 金融行业数据库数据量庞大,且冗余度较高,使得划分数据类别精细化不足,导致数据库的分类精度不高。为解决这一问题,现提出基于聚类降采样的金融行业数据库精细分类算法。对收集的金融行业数据进行降维处理,利用聚类降采样方法,计算数据点到初始聚类中心的距离,将数据集划分为多个簇,确定不同簇内数据的采样比例,对数据进行降采样,对金融行业数据集进行重建。构建金融行业数据的关联规则模型,提取出多个关联规则特征,通过计算特征协方差,确定每个关联规则特征的贡献度,对特征进行筛选,构建特征工程。基于此,计算特征工程中不同特征之间的相关性概率密度函数,确定不同数据的互信息量,建立数据分类函数,实现对数据的分类。实验结果表明,所提方法在实际应用中Kappa系数为0.95,其分类精度较高。 展开更多
关键词 聚类降采样 金融行业 数据库 数据分类 降采样数据集 特征工程 数据聚类
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基于深度学习加速获取高质量扩散峰度成像的方法
9
作者 陈睿 李榕 贾子健 《软件工程》 2025年第5期74-78,共5页
扩散峰度成像是一种可以更精确地描述脑组织中水分子非高斯扩散特征的无创技术,然而其弊端是需要长时间地采集扩散加权成像图像(Diffusion Weighted Image,DWI)。针对这一弊端,开发了一种基于深度学习的超快速、高鲁棒性的重建方法。不... 扩散峰度成像是一种可以更精确地描述脑组织中水分子非高斯扩散特征的无创技术,然而其弊端是需要长时间地采集扩散加权成像图像(Diffusion Weighted Image,DWI)。针对这一弊端,开发了一种基于深度学习的超快速、高鲁棒性的重建方法。不同于传统的需要大量扩散加权成像图像的模型拟合方法,该方法仅使用少量的扩散加权成像图像就能估计出高质量的扩散峰度成像特征图,并且各项图像评估指标都获得了最佳值。为获取高质量的特征图,传统模型拟合方法至少需要61张DWI图像,而本方法仅用了8张DWI,大幅(成数量级)减少了扫描次数和扫描时间,有望拓宽扩散峰度成像的应用范围。 展开更多
关键词 扩散峰度成像 扩散加权图像 模型拟合 深度学习
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基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法研究 被引量:1
10
作者 蒋炜 王永兴 《船电技术》 2025年第7期7-10,共4页
为提高诊断准确性并降低人工特征提取的依赖,本文提出一种基于卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障诊断方法。滚动轴承作为关键部件,其故障可能引发设备事故,而CNN可自动提取信号特征,实现高效识别。研究基于CWRU数据库,对振动信号进行预处... 为提高诊断准确性并降低人工特征提取的依赖,本文提出一种基于卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障诊断方法。滚动轴承作为关键部件,其故障可能引发设备事故,而CNN可自动提取信号特征,实现高效识别。研究基于CWRU数据库,对振动信号进行预处理(去噪、数据增强、时频转换),并构建多层卷积神经网络,采用ReLU激活函数和Adam优化器训练模型。实验结果表明,该方法在10种故障类别上的分类准确率超98%,且在复杂工况下具备较强鲁棒性。相比传统方法,CNN能更精准、高效地完成故障诊断,减少人为干预,展现出良好的工程应用潜力。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 卷积神经网络
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基于改进EEMD和PSO-SVM的永磁同步电机均匀退磁故障诊断
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作者 熊文琪 张奕珂 王尧尧 《南京航空航天大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期912-923,共12页
基于电流信号提供了一个新的不同均匀退磁程度的故障诊断方法,研究了永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motors,PMSMs)的均匀退磁故障诊断方法。提出了一种基于改进的集合经验模式分解(Ensemble empirical mode decomposition,... 基于电流信号提供了一个新的不同均匀退磁程度的故障诊断方法,研究了永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motors,PMSMs)的均匀退磁故障诊断方法。提出了一种基于改进的集合经验模式分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)算法和粒子群优化-支持向量机(Particle swarm optimization-support vector machine,PSO-SVM)的故障诊断方法。首先利用改进EEMD对采集的定子电流信号进行降噪和重构。其次计算处理后数据的分形盒维数作为故障特征参数。最后通过PSO-SVM处理特征参数诊断均匀退磁故障。通过解析模型仿真实验和原型实验表明,该方法能准确识别永磁同步电机均匀退磁故障,平均识别率超过96%,证明了本文故障诊断方法的有效性。 展开更多
关键词 永磁同步电机 故障诊断 均匀退磁 集合经验模式分解 分形盒维数 支持向量机
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利用VMD-SWT与ISSA-BiLSTM的充电桩故障诊断方法
12
作者 冯莉 朱宇环 +1 位作者 杨睿 李龙飞 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第5期185-194,共10页
针对电动汽车直流充电桩故障诊断精度较低的问题,提出一种变分模态分解结合平稳小波变换(variational mode decomposition-stationary wavelet transform,VMD-SWT)和改进麻雀搜索算法优化双向长短时记忆网络(improved sparrow search al... 针对电动汽车直流充电桩故障诊断精度较低的问题,提出一种变分模态分解结合平稳小波变换(variational mode decomposition-stationary wavelet transform,VMD-SWT)和改进麻雀搜索算法优化双向长短时记忆网络(improved sparrow search algorithm-bidirectional long short-term memory network,ISSA-BiLSTM)的充电桩故障诊断模型。首先,利用VMD-SWT方法对充电桩非线性故障信号进行特征提取,得到可分性更好的时频域特征;然后,对充电桩的时频域特征进行归一化处理,引入Iterative-Tent混沌映射、自适应动态惯性权重和拉普拉斯算子对SSA进行改进,利用ISSA对BiLSTM模型的超参数进行优化,得到最优模型;最后,比较所提方法与其他方法的故障诊断结果,验证新方法的有效性。实验结果表明:所提方法的故障诊断准确率达98.34%,在诊断精度方面优于比对的传统故障诊断方法。 展开更多
关键词 充电桩 故障诊断 变分模态分解 双向长短时记忆网络 麻雀搜索算法
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基于多层超图卷积神经网络的故障诊断方法 被引量:1
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作者 张元东 张先杰 +1 位作者 张若楠 张海峰 《复杂系统与复杂性科学》 北大核心 2025年第1期131-137,共7页
机器学习方法在复杂工业过程中的故障诊断方面获得了很大的发展。然而,现有的大多数方法只考虑独立样本的特征,或者样本之间的二元关系,很少考虑样本之间的高阶关系以及结构多样性。因此提出一种基于多层超图卷积神经网络的故障诊断方法... 机器学习方法在复杂工业过程中的故障诊断方面获得了很大的发展。然而,现有的大多数方法只考虑独立样本的特征,或者样本之间的二元关系,很少考虑样本之间的高阶关系以及结构多样性。因此提出一种基于多层超图卷积神经网络的故障诊断方法,该方法首先利用多种相似性指标构建出具有不同结构的多层超图,然后通过层内超图卷积以及层间图卷积的操作进行特征的提取与融合。在SEU的仿真数据集以及磨煤机组的真实数据集中进行实验,结果表明该方法可以有效地提高故障诊断的精度。 展开更多
关键词 超图神经网络(HGNN) 图卷积网络(GCN) 多层超图 故障诊断
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正则化优化修正的电容层析成像图像重建算法 被引量:15
14
作者 赵进创 傅文利 +1 位作者 张锦雄 李陶深 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期1-4,38,共5页
提出一种基于正则化优化修正的电容层析成像图像重建算法。首先利用 Tikhonov正则化法求解系统的逆问题 ,解决逆问题解的不适定性 ;然后利用优化修正法对初始图像进行修正 ,以提高重建图像的质量。实验结果表明 ,该法在重建图像质量和... 提出一种基于正则化优化修正的电容层析成像图像重建算法。首先利用 Tikhonov正则化法求解系统的逆问题 ,解决逆问题解的不适定性 ;然后利用优化修正法对初始图像进行修正 ,以提高重建图像的质量。实验结果表明 ,该法在重建图像质量和图像重建速率两方面均具有优势。 展开更多
关键词 电容层析成像 图像重建算法 正则化 优化修正 计算机 电容敏感机理
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基于决策级信息融合的设备故障诊断方法研究 被引量:16
15
作者 饶泓 扶名福 +1 位作者 谢明祥 杨国泰 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期433-437,共5页
针对单一故障诊断方法诊断精度偏低的问题,提出了决策级信息融合故障诊断模型。该模型首先分别用BP神经网络和综合关联度故障诊断方法对故障进行诊断,然后利用D-S证据理论分别将BP神经网络和综合关联度故障诊断方法在同一时刻不同测点... 针对单一故障诊断方法诊断精度偏低的问题,提出了决策级信息融合故障诊断模型。该模型首先分别用BP神经网络和综合关联度故障诊断方法对故障进行诊断,然后利用D-S证据理论分别将BP神经网络和综合关联度故障诊断方法在同一时刻不同测点的诊断结果进行局部融合,最后将BP神经网络诊断的局部融合结果和综合关联度诊断的局部融合结果进行全局决策级融合,诊断对象是否有故障并判断故障的模式。离心式风机故障诊断实例证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 决策级融合 故障诊断 D—S证据理论 BP神经网络 综合关联度
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基于综合关联度分析的风机故障诊断 被引量:20
16
作者 扶名福 谢明祥 +1 位作者 饶泓 杨国泰 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第20期2403-2405,共3页
在分析了灰色关联分析的基本理论和方法的基础上,考虑到故障诊断中模式的各特征参数的随机性和模糊性引起的模式间"相似性"的形状变异和"相近性"的距离差别,引进了相似系数,将关联度和相似系数联合形成综合关联度,... 在分析了灰色关联分析的基本理论和方法的基础上,考虑到故障诊断中模式的各特征参数的随机性和模糊性引起的模式间"相似性"的形状变异和"相近性"的距离差别,引进了相似系数,将关联度和相似系数联合形成综合关联度,提出了综合关联度分析诊断法,并将该方法用于风机的故障诊断。实例表明,将综合关联度分析法引入风机故障诊断中是可行的,且具有方法简单、计算量小、识别可靠等特点。 展开更多
关键词 故障诊断 灰色关联分析 相似系数 综合关联度
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基于大数据的电梯故障诊断与预测研究 被引量:40
17
作者 陈志平 汪赞 +3 位作者 张国安 李春光 李哲威 何平 《机电工程》 CAS 北大核心 2019年第1期90-94,共5页
为了研究大数据分析方法在电梯故障诊断与预测中的可行性,首先收集了海量的电梯检验数据,并对其中有关电梯轿厢振动的数据进行了特征参数的提取;然后构建了采用大数据分析方法诊断与预测电梯故障隐患的总体方案,通过监督学习与非监督学... 为了研究大数据分析方法在电梯故障诊断与预测中的可行性,首先收集了海量的电梯检验数据,并对其中有关电梯轿厢振动的数据进行了特征参数的提取;然后构建了采用大数据分析方法诊断与预测电梯故障隐患的总体方案,通过监督学习与非监督学习的数据挖掘手段,对所提取到的电梯轿厢振动特征参数进行了充分的数据挖掘与分析,找出了电梯机械系统各种故障隐患与电梯运行时轿厢振动监测信号之间的内在关系,最终根据电梯轿厢振动特征量的大小及其变化趋势,诊断和预测电梯机械系统的各种故障隐患。研究结果表明:大数据分析方法可准确地对电梯机械系统故障进行诊断与预测。 展开更多
关键词 电梯 故障诊断与预测 大数据 监督学习 非监督学习
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基于模糊群决策的智能仪器故障诊断专家系统 被引量:12
18
作者 赖于树 李迅波 +2 位作者 熊燕 杜平安 鹿丙杰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期206-211,共6页
本文介绍了采用专家系统解决智能仪器故障诊断的方法。针对智能仪器的故障特点,采用规则推理和事例推理相结合的混合推理技术。在规则推理中,提出了分层搜索的诊断思路,并且在不同搜索层次中,各规则优先权的确定采用基于模糊多属性群决... 本文介绍了采用专家系统解决智能仪器故障诊断的方法。针对智能仪器的故障特点,采用规则推理和事例推理相结合的混合推理技术。在规则推理中,提出了分层搜索的诊断思路,并且在不同搜索层次中,各规则优先权的确定采用基于模糊多属性群决策的方法。针对这种推理方法,采用数据库技术实现了知识库的设计,并用VS.net软件开发出了一套高效率智能仪器故障诊断专家系统。该系统在实际使用中表现出比第一个版本更高的诊断效率。 展开更多
关键词 故障诊断专家系统 混合推理 分层诊断 模糊多属性群决策 智能仪器
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广义矢量模式匹配法在电容层析成像技术上的应用 被引量:14
19
作者 王翠苹 李定凯 +1 位作者 董国亚 吕子安 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第8期219-223,共5页
电容层析成像技术(ECT)具有结构简单,非侵入测量,可在线成像等优点。文中介绍了其测量原理和一些重构图象的算法,并引入广义矢量模式匹配法(GVSPM)和改进的伪逆法求解ECT逆问题。通过对比LBP、改进的伪逆法和GVSPM在静态的套管试验及动... 电容层析成像技术(ECT)具有结构简单,非侵入测量,可在线成像等优点。文中介绍了其测量原理和一些重构图象的算法,并引入广义矢量模式匹配法(GVSPM)和改进的伪逆法求解ECT逆问题。通过对比LBP、改进的伪逆法和GVSPM在静态的套管试验及动态的气固流动测量中重构出的图像,表明GVSPM方法提高了空间分辨率,对流动区域中心介电常数的变化成像清晰,减少了线性反投影算法因为软场效应造成的成像中气固分界上的“绒毛”现象。 展开更多
关键词 电容层析成像技术 广义矢量模式匹配法 空间分辨率 伪逆法
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基于遗传算法电容层析成像图像重建算法的研究 被引量:14
20
作者 陈德运 郑贵滨 +1 位作者 于晓洋 孙立镌 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期207-211,共5页
采用了有限元法和归一化敏感场对传感器进行了仿真分析和计算,并提出了敏感场数值从有限元域到成像域的转换方法和一种新的基于遗传算法的ECT图像重建方法。该图像重建方法利用流型数据作为初始值在一定的范围内搜索最优解,能以较高的... 采用了有限元法和归一化敏感场对传感器进行了仿真分析和计算,并提出了敏感场数值从有限元域到成像域的转换方法和一种新的基于遗传算法的ECT图像重建方法。该图像重建方法利用流型数据作为初始值在一定的范围内搜索最优解,能以较高的精度重建两相流体的断层图像,为ECT图像重建算法的研究提供了一个新的思路。 展开更多
关键词 电容层析成像 图像重建算法 遗传算法 有限元法
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