一种基于神经网络的电阻抗成像方法
- 专利权人:
- 南京邮电大学
- 发明人:
- 戎舟,李若愚,方滔
- 申请号：
- CN202010004004.2
- 公开号：
- CN110969677A
- 申请日:
- 2020.02.01
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明揭示了一种基于神经网络的电阻抗成像方法,该方法包括以下步骤:S1:对背景区域以三角形为剖分单元,使用有限元剖分;在背景区域内模拟生成不同的仿真目标物体,设置目标物体的阻抗分布数据;S2:根据S1步骤得到的阻抗分布数据,使用有限元法计算边界电压的分布;以电压值和阻抗分布分别作为神经网络的输入和输出,得到神经网络模型的训练数据集;S3:根据S2步骤得到的训练数据集搭建神经网络的输入层、隐藏层、输出层结构。使用仿真数据进行训练,对于实测数据也有很好的适应性,成像效果良好。经过训练的神经网络精度高,抗噪能力强,成像质量高,而且提前训练好的网络运算速度快,具有较好的效果。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
