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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于卷积神经网络的ECT图像重建算法研究
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基于卷积神经网络的ECT图像重建算法研究
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 选题研究背景及其意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
        1.2.1 ECT技术的研究现状第12-13页
        1.2.2 ECT图像重建算法的研究现状第13-14页
    1.3 本文的创新点第14-15页
    1.4 论文结构安排第15-17页
第2章 电容层析成像系统及其理论原理第17-23页
    2.1 电容层析成像系统结构第17-20页
        2.1.1 电容传感器系统第18-19页
        2.1.2 数据测量采集系统第19页
        2.1.3 成像系统第19-20页
    2.2 电容层析成像理论原理第20-22页
    2.3 本章小结第22-23页
第3章 基于卷积神经网络的灵敏度场研究第23-43页
    3.1 卷积神经网络第23-34页
        3.1.1 卷积神经网络结构第24-27页
        3.1.2 卷积神经网络的反向传播第27-33页
        3.1.3 卷积神经网络工作原理第33-34页
    3.2 ECT系统灵敏度场研究第34-35页
    3.3 基于卷积神经网络的灵敏度场更新机制第35-37页
    3.4 更新灵敏度场模型训练样本集第37-38页
    3.5 基于CNN网络的灵敏度场更新算法具体步骤第38-39页
    3.6 仿真结果分析第39-41页
    3.7 本章小结第41-43页
第4章 利用卷积神经网络进行ECT图像重建第43-49页
    4.1 利用卷积神经网络进行ECT图像重建基本原理第43-44页
    4.2 利用CNN网络进行ECT图像重建算法步骤第44-45页
    4.3 实验结果及分析第45-48页
    4.4 本章小结第48-49页
第5章 基于卷积神经网络的ECT图像重建组合算法第49-52页
    5.1 基于CNN网络的ECT图像重建组合算法原理第49页
    5.2 仿真实验分析第49-51页
    5.3 本章小结第51-52页
第6章 结论及展望第52-55页
    6.1 总结第52-53页
    6.2 展望第53-55页
致谢第55-56页
参考文献第56-59页
攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况第59-60页

 
 
论文编号BS3964179,这篇论文共60
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