2025年06月05日 星期四 首页   |    期刊介绍   |    编 委 会   |    投稿指南   |    期刊订阅   |    统合信息   |    联系我们
计量学报  2022, Vol. 43 Issue (8): 1044-1049    DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2022.08.11
  流量计量 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于鲁棒正则化极限学习机的电容层析成像图像重建
张立峰,戴力
华北电力大学 自动化系, 河北 保定 071003
Image Reconstruction Based on Robust Regularized Extreme Learning Machine for Electrical Capacitance Tomography
ZHANG Li-feng,DAI Li
North China Electric Power University, Baoding,Hebei 071003, China
全文: PDF (2098 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 电容层析成像图像重建是一个非线性及病态性逆问题。基于此,提出了基于迭代重加权最小二乘法的鲁棒正则化极限学习机(RELM-IRLS)算法的电容层析成像图像重建方法,以油/气两相流为研究对象,通过有限元仿真构建随机分布流型,对RELM-IRLS算法完成训练,并与Landweber迭代算法及极限学习机算法进行对比,RELM-IRLS算法的测试集平均误差相比极限学习机算法减小4.6%。仿真及静态实验结果均表明, RELM-IRLS算法所得重建图像质量得到明显提升,且算法具有良好的泛化性能。
服务
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
张立峰
戴力
关键词 计量学电容层析成像迭代重加权极限学习机Landweber迭代算法    
Abstract:Image reconstruction of electrical capacitance tomography is a nonlinear and ill-posed inverse problem. Robust regularized extreme learning machine combined with iterative reweighted least squares is proposed for the image reconstruction of electrical capacitance tomography. Oil/gas two-phase flow is selected as research object, and the randomly distribution flow regimes are obtained using finite element simulation. RELM-IRLS network is trained, and the reconstructed images are compared with Landweber iterative algorithm and extreme learning machine algorithm. The average error of the test set of the RELM-IRLS algorithm is reduced by 4.6% compared with extreme learning machine algorithm. Simulation and static experiment results show that the quality of the reconstructed images is improved obviously using RELM-IRLS algorithm, which also has good generalization ability.
Key wordsmetrology    electrical capacitance tomography    iterative reweight    extreme learning machine    Landweber iterative algorithm
收稿日期: 2021-01-29      发布日期: 2022-08-20
PACS:  TB937  
基金资助:国家自然科学基金(61973115)
作者简介: 张立峰(1979-), 男, 江西临川人, 华北电力大学副教授, 博士, 主要从事多相流检测及电学层析成像技术方面研究。Email: lifeng.zhang@ncepu.edu.cn
引用本文:   
张立峰,戴力. 基于鲁棒正则化极限学习机的电容层析成像图像重建[J]. 计量学报, 2022, 43(8): 1044-1049.
ZHANG Li-feng,DAI Li. Image Reconstruction Based on Robust Regularized Extreme Learning Machine for Electrical Capacitance Tomography. Acta Metrologica Sinica, 2022, 43(8): 1044-1049.
链接本文:  
http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/10.3969/j.issn.1000-1158.2022.08.11     或     http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/Y2022/V43/I8/1044
京ICP备:14006989号-1
版权所有 © 《计量学报》编辑部
地址:北三环东路18号(北京1413信箱)  邮编:100029 电话:(010)64271480
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发  技术支持:support@magtech.com.cn