電容層析成像技術(shù)（Electrical Capacitance Tomography,ECT）是20世紀(jì)80年代后期便開(kāi)始發(fā)展的一項(xiàng)過(guò)程層析成像技術(shù),具有快速安全、非侵入式、價(jià)格低廉等優(yōu)點(diǎn)。在ECT技術(shù)中,靈敏度軟場(chǎng)是導(dǎo)致圖像重建質(zhì)量不高的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題,且圖像重建的速度也無(wú)法滿足一些領(lǐng)域上的應(yīng)用,因此圖像重建的質(zhì)量與速度是ECT技術(shù)研究中的關(guān)鍵問(wèn)題。深度信念網(wǎng)絡(luò)（Deep Belief Network,DBN）是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中被經(jīng)常使用的一種網(wǎng)絡(luò),廣泛的應(yīng)用于非線性系統(tǒng)中,含有多隱藏層,能夠逐層的進(jìn)行特征提取,對(duì)于復(fù)雜函數(shù)具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力。因此將DBN應(yīng)用在ECT圖像重建中,能夠避開(kāi)對(duì)靈敏度矩陣的求解,來(lái)提高圖像重建的質(zhì)量與速度。本文對(duì)ECT系統(tǒng)的基本原理和總體結(jié)構(gòu)進(jìn)行了具體的分析,介紹了應(yīng)用在ECT中的常見(jiàn)算法,并對(duì)成像質(zhì)量進(jìn)行了比較。為提高圖像重建質(zhì)量,針對(duì)ECT中的電容數(shù)據(jù)復(fù)雜多樣且與介電常數(shù)呈非線性關(guān)系的特點(diǎn),提出BP-DBN算法,通過(guò)DBN的深層非線性網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)電容值與被檢測(cè)場(chǎng)域介電常數(shù)的非線性關(guān)系,采用BP算法進(jìn)行反向微調(diào)。并對(duì)BP-DBN進(jìn)行了改進(jìn),將自適應(yīng)步長(zhǎng)（A... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)民航大學(xué)天津市

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

ECT系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

中國(guó)民航大學(xué)碩士學(xué)位論文13圖2-2傳感器系統(tǒng)仿真圖圖2-3網(wǎng)格剖分圖（5）聯(lián)立方程組，計(jì)算求解。2.3ECT逆問(wèn)題逆問(wèn)題是相對(duì)于正問(wèn)題而言，根據(jù)正問(wèn)題中得到的靈敏度矩陣，反演了介質(zhì)在場(chǎng)中的分布，圖像重建就是求解逆問(wèn)題的過(guò)程。將電容值與介電常數(shù)分布的非線性關(guān)系離散歸一化[38]，得到近似線性的逆問(wèn)題模型[39]為：SGC(2.16)式中，1mRC，nmRS，1nRG，C為電容值，S為靈敏度矩陣，G為介電常數(shù)，m為電極的對(duì)數(shù)，n為剖分的網(wǎng)格數(shù)目。電容層析成像最終的目的就是求解到介電常數(shù)G。目前很多智能算法應(yīng)用到電容層析成像技術(shù)中，只考慮電容值C與介電常數(shù)G，不需要再對(duì)靈敏度矩陣S進(jìn)行求解，而是直接去構(gòu)建電容值與介電常數(shù)分布的非線性關(guān)系，輸入已檢測(cè)的電容值C，直接得到介電常數(shù)分布的圖像灰度值。而針對(duì)常用的普通算法，逆問(wèn)題的求解至關(guān)重要，靈敏度矩陣的求解不可忽略。ECT系統(tǒng)逆問(wèn)題求解具有三個(gè)特性：軟場(chǎng)特性、解的不定性、病態(tài)性。軟場(chǎng)特性是指求解過(guò)程中，通常是把電容靈敏度場(chǎng)設(shè)為定值，而在實(shí)際中，當(dāng)被測(cè)場(chǎng)域中的介質(zhì)

中國(guó)民航大學(xué)碩士學(xué)位論文13圖2-2傳感器系統(tǒng)仿真圖圖2-3網(wǎng)格剖分圖（5）聯(lián)立方程組，計(jì)算求解。2.3ECT逆問(wèn)題逆問(wèn)題是相對(duì)于正問(wèn)題而言，根據(jù)正問(wèn)題中得到的靈敏度矩陣，反演了介質(zhì)在場(chǎng)中的分布，圖像重建就是求解逆問(wèn)題的過(guò)程。將電容值與介電常數(shù)分布的非線性關(guān)系離散歸一化[38]，得到近似線性的逆問(wèn)題模型[39]為：SGC(2.16)式中，1mRC，nmRS，1nRG，C為電容值，S為靈敏度矩陣，G為介電常數(shù)，m為電極的對(duì)數(shù)，n為剖分的網(wǎng)格數(shù)目。電容層析成像最終的目的就是求解到介電常數(shù)G。目前很多智能算法應(yīng)用到電容層析成像技術(shù)中，只考慮電容值C與介電常數(shù)G，不需要再對(duì)靈敏度矩陣S進(jìn)行求解，而是直接去構(gòu)建電容值與介電常數(shù)分布的非線性關(guān)系，輸入已檢測(cè)的電容值C，直接得到介電常數(shù)分布的圖像灰度值。而針對(duì)常用的普通算法，逆問(wèn)題的求解至關(guān)重要，靈敏度矩陣的求解不可忽略。ECT系統(tǒng)逆問(wèn)題求解具有三個(gè)特性：軟場(chǎng)特性、解的不定性、病態(tài)性。軟場(chǎng)特性是指求解過(guò)程中，通常是把電容靈敏度場(chǎng)設(shè)為定值，而在實(shí)際中，當(dāng)被測(cè)場(chǎng)域中的介質(zhì)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于小波變換和極限學(xué)習(xí)機(jī)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型[J]. 穆昌.  微型電腦應(yīng)用. 2020(01)
[2]改進(jìn)深度信念網(wǎng)絡(luò)在語(yǔ)音轉(zhuǎn)換中的應(yīng)用[J]. 王文浩,張?bào)?萬(wàn)永菁.  浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2019(12)
[3]改進(jìn)深度信念網(wǎng)絡(luò)在飛機(jī)下降段油耗估計(jì)中的應(yīng)用[J]. 劉家學(xué),尹鵬.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2019(08)
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[8]深度置信網(wǎng)絡(luò)的Spark并行化在微博情感分類中的應(yīng)用研究[J]. 張翔,石力,尚勃,董麗麗.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2018(02)
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[10]融合深度置信網(wǎng)絡(luò)與與核極限學(xué)習(xí)機(jī)算法的核磁共振測(cè)井儲(chǔ)層滲透率預(yù)測(cè)方法[J]. 朱林奇,張沖,周雪晴,魏旸,黃雨陽(yáng),高齊明.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2017(10)

碩士論文
[1]航線能效指標(biāo)數(shù)值特征分析方法研究[D]. 尹鵬.中國(guó)民航大學(xué) 2019
[2]基于深度學(xué)習(xí)的ECT圖像重建算法研究[D]. 何小芳.中國(guó)民航大學(xué) 2019
[3]基于深度學(xué)習(xí)的人臉檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 孫燕.西安科技大學(xué) 2018
[4]基于深度學(xué)習(xí)的入侵檢測(cè)方法研究[D]. 魏思政.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 2018
[5]滑油在線監(jiān)測(cè)的ECT傳感器優(yōu)化及算法研究[D]. 王伯波.中國(guó)民航大學(xué) 2017
[6]電容層析成像系統(tǒng)的圖像重建算法研究[D]. 郭琪.中國(guó)民航大學(xué) 2017
[7]基于SVM電容層析成像系統(tǒng)圖像重建算法[D]. 宋海豐.哈爾濱理工大學(xué) 2016
[8]基于COMSOL的電容層析成像激勵(lì)測(cè)量模式研究[D]. 劉晶.華北電力大學(xué) 2016
[9]基于粒子群算法的Tikhonov正則化方法研究[D]. 魏巍.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[10]求解線性離散不適定問(wèn)題的改進(jìn)Tikhonov算法[D]. 張慧.南京航空航天大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3069398