基于改进ALEXNET卷积神经网络的电容层析成像三维图像重建

李岩; 王璐; 李佳琪

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基于改进ALEXNET卷积神经网络的电容层析成像三维图像重建

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针对卷积神经网络三维图像重建算法的样本训练速度慢和成像精度低的问题,提出一种根据不同流型的AlexNet神经网络数据训练方法.首先通过SVM算法将输入的电容样本数据按照流型分类,然后采用单一流型样本数据训练相应的AlexNet卷积神经网络,使得某一流型的神经网络的输入样本数据类型简单、样本数量少和神经网络规模小.同时采用具有冲量和自适应学习速率的Adam算法,减少了训练时的误差振荡,加速神经网络的收敛.通过对比改进的AlexNet卷积神经网络算法和LBP算法的成像结果,表明优化后的AlexNet在成像精度和速度上有显著提升.

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来源
《哈尔滨理工大学学报》 |2020年第4期|109-115|共7页
作者
李岩; 王璐; 李佳琪;
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作者单位

哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080;

哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080;

哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080;

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正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
电容层析成像; 三维图像重建; AlexNet卷积神经网络; Adam梯度下降算法;

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