基于神经网络的电容层析成像图像重建算法
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·课题背景 | 第11页 |
| ·多相流检测技术 | 第11-14页 |
| ·多相流介绍 | 第11-12页 |
| ·多相流主要参数介绍 | 第12-14页 |
| ·过程层析成像技术 | 第14-17页 |
| ·过程层析成像的发展历程 | 第14-16页 |
| ·过程层析成像技术 | 第16-17页 |
| ·本文的主要工作内容 | 第17-18页 |
| 第2章 电容层析成像系统组成与工作原理 | 第18-30页 |
| ·电容层析成像系统的组成 | 第18-22页 |
| ·电容传感器系统 | 第19-21页 |
| ·数据采集系统 | 第21-22页 |
| ·图像重建系统 | 第22页 |
| ·电容层析成像系统的特点 | 第22-23页 |
| ·电容层析成像系统的技术原理 | 第23-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 人工神经网络基础 | 第30-46页 |
| ·人工神经网络介绍 | 第30-31页 |
| ·神经网络的结构 | 第31-32页 |
| ·神经网络的学习规则 | 第32-34页 |
| ·常见的神经网络 | 第34-37页 |
| ·BP 神经网络介绍 | 第37-45页 |
| ·BP 神经网络结构 | 第37-40页 |
| ·BP 神经网络的思想和学习规则 | 第40-42页 |
| ·BP 神经网络存在的主要缺陷 | 第42-43页 |
| ·BP 神经网络的研究现状 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于BP 神经网络的ECT 图像重建算法 | 第46-60页 |
| ·ECT 图像重建算法综述 | 第46-52页 |
| ·线性反投算法 | 第46-49页 |
| ·基于模型的MOR 算法 | 第49-50页 |
| ·基于Landweber 的迭代法算法 | 第50-51页 |
| ·其他算法 | 第51-52页 |
| ·BP 神经网络算法在电容层析成像中的应用 | 第52-54页 |
| ·BP 神经网络图像重建原理 | 第53页 |
| ·BP 神经网络图像重建过程 | 第53-54页 |
| ·应用在ECT 上的BP 神经网络算法改进 | 第54-59页 |
| ·针对相关参数的BP 算法改进 | 第54-56页 |
| ·针对激励函数的BP 算法改进 | 第56-58页 |
| ·针对误差函数的BP 算法的改进 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 图像重建算法实验结果的分析 | 第60-69页 |
| ·实验环境的建立 | 第60-65页 |
| ·用于图像重建的神经网络设计 | 第60-63页 |
| ·电容测量数据的获取 | 第63-65页 |
| ·实验结果分析 | 第65-68页 |
| ·BP 神经网络改进分析 | 第65-67页 |
| ·重建图像结果分析 | 第67-68页 |
| ·实验结论 | 第68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
