基于新型神经网络的ECT图像重建算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·多相流的概念 | 第11-13页 |
| ·多相流的分类 | 第11-12页 |
| ·多相流检测参数 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状与发展趋势 | 第13-17页 |
| ·多相流的研究与发展趋势 | 第13-14页 |
| ·ECT 的研究与发展趋势 | 第14页 |
| ·图像重建算法研究现状 | 第14-17页 |
| ·课题来源及研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 电容层析成像系统技术原理 | 第19-26页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·ECT 系统构成 | 第19-20页 |
| ·ECT 传感器结构 | 第20-21页 |
| ·ECT 系统工作原理 | 第21-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 图像重建算法的研究 | 第26-34页 |
| ·经典的图像重建算法 | 第26-29页 |
| ·线性反投影算法 | 第26-28页 |
| ·ART 迭代图像重建算法 | 第28-29页 |
| ·神经网络 | 第29-31页 |
| ·神经元模型 | 第29-30页 |
| ·神经网络结构 | 第30-31页 |
| ·代数神经网络算法 | 第31-33页 |
| ·代数神经网络算法 | 第31-32页 |
| ·相关定理介绍 | 第32页 |
| ·算法的步骤 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 改进的代数神经网络算法 | 第34-40页 |
| ·NSSN 网络结构 | 第34-35页 |
| ·网络的改进 | 第35-36页 |
| ·NSSN 算法的优越性 | 第36-37页 |
| ·改进算法的步骤 | 第37-38页 |
| ·改进的代数神经网络算法仿真实验 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 基于传感器参数变化的ECT 仿真软件设计 | 第40-48页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·参数可变的传感器设计 | 第40-42页 |
| ·软件仿真环境及主要功能介绍 | 第42-44页 |
| ·仿真环境介绍 | 第42-43页 |
| ·主要功能介绍 | 第43-44页 |
| ·实验步骤结果分析 | 第44-47页 |
| ·样本数据提取 | 第44-46页 |
| ·像素划分 | 第46-47页 |
| ·图像重建 | 第47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
