仪器仪表学报

作者：用于电阻抗成像图像重建*吴阳1，刘凯1，陈柏1，李芳2，姚佳烽1

单位：用于电阻抗成像图像重建*吴阳1，刘凯1，陈柏1，李芳2，姚佳烽1,（1?南京航空航天大学机电学院南京210016； 2?三江学院机械与电气工程学院南京210012）,

关键词：电阻抗成像;图像重建;逆问题;自适应粒子群优化算法;径向基函数神经网络

基金：*基金项目：基金项目国家自然科学基金（51706098）、江苏省自然科学基金（BK20170792）项目资助

摘要：摘要电阻抗成像（EIT）的图像重建是一个高度非线性且欠定的病态逆问题。由于传统方法无法达到很高的精度，并且重建过程通常很耗时，提出了一种基于自适应粒子群优化算法的径向基函数神经网络（APSO?RBFNN）用于图像重建。通过数值模拟建立了15000个仿真样本，分为训练集和测试集。经过网络训练后，测试集上的图像相关系数（ICC）为0?95，仿真结果验证了APSO?RBFNN方法的有效性。当将30、40和50dB的高斯白噪声添加到测试集中，ICC分别为0?90、0?92和0?93，证明了该方法的鲁棒性。对包含更多目标的样本重建结果说明了该方法具有良好的泛化能力。此外，8电极EIT系统的实验数据测试结果表明，相比于Tikhonov和RBFNN方法，APSO?RBFNN方法具有更好的图像重建结果。

来源：2020年第6期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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