【摘 要】
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本文提出一种基于深度学习的声波层析成像混合算法,此算法结合了深度学习以及成像方法的优点,在快速得到成像区域中散射体的位置以及介质参数的同时,能够在原有算法的基础上提升迭代速度。首先,通过卷积神经网络对于已有数据集进行训练,得到一个神经网络的模型,在此基础上,将激励源所得到的测量值带入卷积神经网络模型中,得到成像物体的位置以及介质参数作为先验信息,先验信息可以保证计算在一个更加精确的区域进行,因而可
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本文提出一种基于深度学习的声波层析成像混合算法,此算法结合了深度学习以及成像方法的优点,在快速得到成像区域中散射体的位置以及介质参数的同时,能够在原有算法的基础上提升迭代速度。首先,通过卷积神经网络对于已有数据集进行训练,得到一个神经网络的模型,在此基础上,将激励源所得到的测量值带入卷积神经网络模型中,得到成像物体的位置以及介质参数作为先验信息,先验信息可以保证计算在一个更加精确的区域进行,因而可以使用最速投影算法加快速度,同时在算法中增加了带有与先验信息相关的阻尼项,进一步减少了成像时间。数值实验也证明了相关算法的有效性。
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