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1.
王殊  刘克中  鄢舒 《光电工程》2005,32(1):89-92
针对少射线成像算法在研究气体浓度层析成像中的重要作用,对常用的几种少射线成像算法的性能进行了详细分析和比较,同时构造了一个多目标函数用于气体浓度优化重建成像。通过实验与常用的几种算法的重建性能相比,多目标优化重建算法具有良好的鲁棒性和抗噪性。在含5%测量误差的情况下,ART 重建结果与原始浓度分布的欧氏距离达 0.1680,而多目标优化重建算法下的该值仅为 0.0325。  相似文献   
2.
鄢舒  王殊 《信号处理》2001,17(1):72-75
利用人工神经网络的优势,将模糊系统构造成一种神经网络系统,可有效地解决某些应用中模糊规则难以获得的问题.本文提出了这样一种系统的结构和学习算法,并将其应用在火灾自动探测中,取得了良好的效果.  相似文献   
3.
一种多目标优化重建方法在气体浓度层析成像中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了克服传统的少射线图像重建方法-ART对噪声敏感而导致的重建图像质量差的问题,在考虑气体扩散时其浓度二维分布特点的基础上,提出了一种利用多目标优化的方法来重建气体二维浓度分布图的方法.实验表明,该算法对改善气体浓度层析成像中的噪声对重建结果的影响具有较好的效果.  相似文献   
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