基于人工魚群算法的電容層析成像圖像重建.pdf

1、電容層析成像技術(ECT)是一種用于混合絕緣介質的新型非侵入式成像技術，它具有非侵入性、響應速度快、結構簡單、成本低、適用范圍廣等優(yōu)點，目前已經應用于多種基于成像的過程中，如液/氣管道流成像、油/水/氣重力分離、氣力輸送以及流化床等。目前對電容層析成像的圖像重建方法很多采用神經網(wǎng)絡方法進行訓練求解。本文使用的是對于RBF神經網(wǎng)絡的圖像重建方法進行改進，基于RBF神經網(wǎng)絡的圖像重建方法的實質就是用RBF神經網(wǎng)絡建立電容測量值到圖像灰度值的

2、映射關系模型。本文建立了極板電容測量值與成像區(qū)域的像素灰度值的RBF神經網(wǎng)絡映射，給出了基于RBF神經網(wǎng)絡的12極板電容層析成像系統(tǒng)的圖像重建方法模型。人工魚群算法源于對魚群運動等行為的研究，是一種基于模擬魚群行為的隨機搜索優(yōu)化算法，通過魚群中各個體的局部尋優(yōu)最終達到全局最優(yōu)的目的。人工魚群算法具有克服局部極值、取得全局極值的能力，它具有優(yōu)良的分布式計算機制、較強的魯棒性、易于和其他方法結合等優(yōu)點。目前對該算法的研究及應用己經滲透到多個

3、應用領域，并由解決一維靜態(tài)優(yōu)化問題發(fā)展到與神經網(wǎng)絡相結合進行組合優(yōu)化問題。
　　 本文以12電極電容層析成像系統(tǒng)為研究對象，研究了油水兩相流的圖像重建問題。本文對基于RBF的神經網(wǎng)絡圖像重建算法中的隱層到輸出層的權值的計算，引入了人工魚群算法進行求優(yōu)，進行了一系列的仿真實驗，并與線性反投影算法和傳統(tǒng)的RBF神經網(wǎng)絡的圖像重建質量進行了比較，實驗表明該方法具有誤差小、成像質量高等優(yōu)點，為ECT圖像重建算法的研究提供了一個新的思路。