典型文献
基于鲁棒正则化极限学习机的电容层析成像图像重建
文献摘要：
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.
文献关键词：
计量学;电容层析成像;迭代重加权;极限学习机;Landweber迭代算法
中图分类号：
作者姓名：
张立峰;戴力
作者机构：
华北电力大学 自动化系,河北 保定071003
文献出处：
引用格式：
[1]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(08):1044-1049
A类：
B类：
正则化极限学习机,电容层析成像,图像重建,病态性,逆问题,迭代重加权最小二乘法,RELM,IRLS,重建方法,两相流,有限元仿真,随机分布,流型,Landweber,迭代算法,极限学习机算法,测试集,平均误差,静态实验,重建图像,图像质量,泛化性能
AB值：
0.234265
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