光学学报, 2019, 39 (10): 1012002, 网络出版: 2019-10-09   

基于正则先验的全变差快速代数迭代算法及其在火焰辐射测量中的重建性能分析 下载: 816次

Regularization Priori Based Fast ARTTV Algorithm and Its Reconstruction Performance Analysis During Flame Radiation Measurement
李明杰 1,2贺铸 1,2,*
作者单位
1 武汉科技大学耐火材料与冶金国家重点实验室, 湖北 武汉 430081
2 武汉科技大学材料与冶金学院, 湖北 武汉 430081
摘要
针对传统重建算法对火焰重建精度低、重建速度慢的问题,提出了基于正则先验的全变差代数迭代(ARTTV)算法,以提高对称与非对称火焰的重建精度。同时,为了提高重建速度,建立了基于“ARTTV-粒子群算法(PSO)内核”的极限学习机(ELM)神经网络,该神经网络具有与迭代算法近乎相同的重建能力,同时又具有超过迭代算法约300倍的重建速度。
Abstract
Aim

ing at the problems of low precision and slow speed of the traditional reconstruction algorithms, we propose a regularization priori based fast all variation algebraic iteration (ARTTV) algorithm to improve the reconstruction precision of the symmetric and asymmetric flames. Further, to improve the reconstruction speed, we establish an extreme learning machine neural network based on the “ARTTV-particle swarm algorithm kernel”, which exhibits approximately the same reconstruction ability as that of the iterative algorithm. The construction speed of the proposed algorithm is approximately 300 times that of the iterative algorithm.

李明杰, 贺铸. 基于正则先验的全变差快速代数迭代算法及其在火焰辐射测量中的重建性能分析[J]. 光学学报, 2019, 39(10): 1012002. Mingjie Li, Zhu He. Regularization Priori Based Fast ARTTV Algorithm and Its Reconstruction Performance Analysis During Flame Radiation Measurement[J]. Acta Optica Sinica, 2019, 39(10): 1012002.

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