基于DenseNet与声学层析成像的温度场高分辨率重建
文档名：基于DenseNet与声学层析成像的温度场高分辨率重建
摘要：提出一种虚拟观测结合密集连接网络(DenseNet)的两阶段声学层析成像温度场高分辨率重建算法.以总体最小二乘为目标,采用虚拟观测法对超声飞行时间(TOF)进行重建,得到粗网格下的温度分布;然后利用搭建的DenseNet预测细化网格的温度分布信息,采用双输入模型,同时利用模块化输出方法对典型的温度场模型进行数值仿真.结果表明:该算法的重建质量和抗噪性均优于常用的虚拟观测方法、Landweber迭代法、Tikhonov算法及代数重建(ART)方法.
作者：张立峰李晶Author：ZHANGLifengLIJing
作者单位：华北电力大学自动化系,河北保定071003
刊名：动力工程学报 ISTICPKU
Journal：JournalOfChineseSocietyOfPowerEngineering
年，卷(期)：2023, 43(5)
分类号：TP319.9
关键词：声学层析成像温度分布高分辨率重建虚拟观测密集连接网络模块化输出
机标分类号：P207TP391O241.82
在线出版日期：2023年6月13日
基金项目：国家自然科学基金基于DenseNet与声学层析成像的温度场高分辨率重建[
期刊论文]动力工程学报--2023, 43(5)张立峰李晶提出一种虚拟观测结合密集连接网络(DenseNet)的两阶段声学层析成像温度场高分辨率重建算法.以总体最小二乘为目标,采用虚拟观测法对超声飞行时间(TOF)进行重建,得到粗网格下的温度分布;然后利用搭建的DenseNet预测细化...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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