【摘 要】
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两相流体具有复杂性的流动特性，图像重建的精度是两相流参数准确测量的基础。针对电阻层析成像系统存在的软场特性、强非线性和不适定性，使得重建的图像质量差、计算时间长等问
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金No.60572153;高等院校博士学科点专项科研基金No.200802140001;国家教育部春晖计划No.Z2007-1-15013;黑龙江省自然科学基金No.F200609~~
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两相流体具有复杂性的流动特性，图像重建的精度是两相流参数准确测量的基础。针对电阻层析成像系统存在的软场特性、强非线性和不适定性，使得重建的图像质量差、计算时间长等问题，基于代数运算的神经网络，给出了一种基于代数神经网络电阻层析成像图像重建算法。该算法通过建立代数神经网络，以测量的边界电压值作为神经网络的输入，将图像重建转变为一个严格对角占优的线性方程组的求解问题，以达到图像快速、准确的重建目的。通过实验仿真分析，该方法具有收敛速度快、代价低和误差小等特点。
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