基于鲁棒正则化极限学习机的电容层析成像图像重建

来源：计量学报杂志2022年第8期北京时间：

作者：张立峰,戴力

单位：华北电力大学 自动化系, 河北 保定 071003

摘要：电容层析成像图像重建是一个非线性及病态性逆问题。基于此,提出了基于迭代重加权最小二乘法的鲁棒正则化极限学习机(RELM-IRLS)算法的电容层析成像图像重建方法,以油/气两相流为研究对象,通过有限元仿真构建随机分布流型,对RELM-IRLS算法完成训练,并与Landweber迭代算法及极限学习机算法进行对比,RELM-IRLS算法的测试集平均误差相比极限学习机算法减小4.6%。仿真及静态实验结果均表明, RELM-IRLS算法所得重建图像质量得到明显提升,且算法具有良好的泛化性能。

关键词：计量学;电容层析成像;迭代重加权;极限学习机;Landweber迭代算法

基金资助：国家自然科学基金(61973115)