電容層析成像并行圖像重建機(jī)制的研究.pdf

1、在上世紀(jì)80年代末，英國曼徹斯特大學(xué)研究人員提出了一種新的計算機(jī)層析成像技術(shù)-電容層析成像技術(shù)，該技術(shù)具有成本低、適用范圍廣、結(jié)構(gòu)簡單、非侵入、安全性能好等優(yōu)點(diǎn)，成為目前流動層析成像技術(shù)發(fā)展的主流和研究熱點(diǎn)。在電容層析成像技術(shù)中，圖像重建算法是電容層析成像技術(shù)中檢測多相流各種參數(shù)的關(guān)鍵，為解決多相流的多參數(shù)可視化測量問題提供了一個可行的方法。本文以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)進(jìn)行圖像重建并行機(jī)制的研究。
　　 本文針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過

2、程中存在收斂速度慢和容易陷入局部極小值的問題，提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像重建機(jī)制的SA-BP算法。首先，在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值調(diào)整公式中加入動量項(xiàng)，并且采用自適應(yīng)方法調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)率，從而提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度。其次，當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陷入局部極小值時，利用模擬退火算法指導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練使其跳出局部極小，最終找到全局最小。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身具有并行性，本文選擇并行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行ECT的圖像重建。文中首先介紹并行算法思想，在比較結(jié)構(gòu)并行和數(shù)據(jù)并行兩種劃分