计算机软件及计算机应用论文_一种声学层析成

文章摘要:准确测量温度分布对工业生产具有重要的意义。针对声学层析成像中有限的网格划分数目会影响重建精度的问题，提出TR-RBF(Tikhonov Regularization-Radial Basis Function)重建算法对温度场进行高分辨率重建。采用Tikhonov正则化对超声飞行时间(TOF， Time of Flight)重建，得到粗网格下的温度分布，并用局部加权回归法对数据进行平滑处理；进而采用RBF神经网络将粗解进行预测得到细化后的温度分布。通过有噪声和无噪声的数值仿真，本算法与ART、SVD和Tikhonov三种算法相比，在典型峰型温度分布情况下的重建精度提升明显且抗噪性最好。

文章关键词:声学层析成像,高分辨率温度重建,Tikhonov正则化,RBF神经网络,局部加权回归,预测,

项目基金:国家自然科学基金(61973115),

论文作者:张立峰 苗雨 

作者单位:华北电力大学自动化系 

论文分类号: TP391.41

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