電磁層析成像(Electromagnetic tomography,簡(jiǎn)稱EMT)技術(shù)依靠其非接觸、用途廣泛、高可靠性等優(yōu)勢(shì),在采礦冶金、無(wú)損探傷、醫(yī)學(xué)成像等領(lǐng)域均有應(yīng)用。其廣泛的工業(yè)需求對(duì)其成像質(zhì)量有了更高的要求。在EMT逆問題的研究中,由于其先驗(yàn)信息有限,且具有病態(tài)性與不適定性等問題。進(jìn)一步提高圖像重建精度和速度為該領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究問題。近年來(lái),人工智能類算法在語(yǔ)音、圖像、翻譯等多領(lǐng)域的成功應(yīng)用引導(dǎo)我們探索利用其解決傳統(tǒng)EMT問題的可行性,試圖用其強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和有代表性的樣本,自主學(xué)習(xí)成像特征,達(dá)到提高成像質(zhì)量與速度的目的。本文主要工作內(nèi)容如下:(1)受機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理中數(shù)據(jù)降維思想的啟發(fā),設(shè)計(jì)了降維SVD算法。文中通過仿真與實(shí)驗(yàn)兩種方式,結(jié)合三種傳統(tǒng)算法的成像對(duì)比實(shí)驗(yàn),分析了降維SVD算法的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。(2)基于深度學(xué)習(xí)理論,設(shè)計(jì)了兩種EMT深度學(xué)習(xí)圖像重建算法:SSAE+RBF和Optimized FC。并對(duì)網(wǎng)絡(luò)細(xì)節(jié)做了詳細(xì)描述,從理論上闡述了兩種網(wǎng)絡(luò)算法用于解決成像問題的合理性。(3)設(shè)計(jì)并仿真了兩種類型30000個(gè)樣本,用于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中成像特征的學(xué)習(xí)和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí);設(shè)計(jì)了一種損失函數(shù),作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練優(yōu)化目標(biāo),并通過理論推導(dǎo)證明了該損失函數(shù)的合理性。(4)本文設(shè)計(jì)的兩種深度學(xué)習(xí)圖像重建算法,通過在2000個(gè)測(cè)試樣本上與傳統(tǒng)算法的批量成像對(duì)比實(shí)驗(yàn),展示了本文網(wǎng)絡(luò)算法的成像優(yōu)勢(shì);通過在測(cè)試樣本集上混入不同噪聲等級(jí)噪聲的成像對(duì)比實(shí)驗(yàn),展示了本文網(wǎng)絡(luò)算法的抗干擾能力;通過與傳統(tǒng)算法的成像時(shí)間對(duì)比實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證本文網(wǎng)絡(luò)圖像重建算法的速度優(yōu)勢(shì)。文中設(shè)計(jì)的兩種深度學(xué)習(xí)圖像重建算法,在與訓(xùn)練集特征近似的、未學(xué)過的樣本測(cè)試集上取得了大幅度優(yōu)于傳統(tǒng)算法的成像效果。本文初步證實(shí)了深度學(xué)習(xí)理論應(yīng)用于傳統(tǒng)EMT領(lǐng)域,以提高成像精度和成像速度的可行性。在網(wǎng)絡(luò)成像算法設(shè)計(jì)、樣本設(shè)計(jì)和損失函數(shù)設(shè)計(jì)等方面,對(duì)EMT深度學(xué)習(xí)成像算法的進(jìn)一步研究有一定借鑒意義。
【學(xué)位單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41;TP18
【部分圖文】：

原始流型11刃F啥1在洲.mPatternll刃

礴常見電學(xué)成像總結(jié)構(gòu)

一過程層析成像整體框架圖

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2834168