采用神经网络提高EIT成像质量的方法研究

提出了一种采用神经网络提高EIT成像质量的方法.首先,根据电阻抗成像原理,构建了208-10-208三层神经网络.然后,将实验平台上采集的实测数据分为训练数据和成像数据,将根据仿真模型求解得到的仿真数据作为期望值,利用训练数据对神经网络进行训练,获得神经网络参数,建立神经网络模型;将成像数据作为训练好的神经网络的输入,利用神经网络的输出数据重建图像.最后,采用6项指标对神经网络训练前后的重建图像效果进行评价.结果表明:采用神经网络后的图像在相关系数、结构相似度、相对误差、位置误差、外形形变、瞬时震荡6项指标上均有显著提高.