一种用于电容层析成象三相流重建的神经网络算法  

A NEUROCOMPUTING METHOD FOR IMAGE RECONSTRUCTION OF THREE PHASE FLOWS IN ELECTRICAL CAPACITANCE TOMOGRAPHY

作　　者：郭红星[1] 余胜生[1] 周敬利[1] 保宗悌[2] 冯纪先[2] 

机构地区：[1]华中科技大学工程系,湖北武汉430074 [2]武汉大学电子信息学院,湖北武汉430072

出　　处：《小型微型计算机系统》2001年第9期1073-1075,共3页Journal of Chinese Computer Systems

基　　金：中国博士后科学基金 ( 6 95 72 0 30 );广东省自然科学基金 ( 95 0 490 )资助

摘　　要：在对 B- P网络激励函数作出修改的基础上 ,提出了充分利用 ECT系统的测量数据对气 /油 /水三相流进行成象的方法 .该图象重建算法具有概念简单 ,易于实施 ,成象速度快 。This paper presents a reconstruction algorithm using neural network techniques which calculates a nonlinear approximation of the inverse problem directly from finite element simulations of the forward problem for electrical capacitance tomography. A dedicated threshold function is demonstrated to accommodate three distinct and stable regions for gas, oil and water component estimation. The advantages of this method are its conceptual simplicity and ease of implementation, and the ability to control the compromise between the noise performance and resolution of the image reconstruction.

关 键 词：电容层析成像 图象重建 神经网络 三相流重建 算法 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.41[自动化与计算机技术—控制科学与工程]