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基于逆卷积神经网络的等离子体辐射分布断层重建方法
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作者 王朝辉 肖建元 秦宏 《核聚变与等离子体物理》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期207-214,共8页
发展了一种基于逆卷积神经网络的图像级重建方法用于聚变等离子体辐射分布的断层反演。通过引入结构相似度(SSIM)作为损失函数,该方法在模拟数据实验中表现出了较好的重建效果。模拟实验结果表明,在弦积分信号噪声强度为10%、15%及20%时... 发展了一种基于逆卷积神经网络的图像级重建方法用于聚变等离子体辐射分布的断层反演。通过引入结构相似度(SSIM)作为损失函数,该方法在模拟数据实验中表现出了较好的重建效果。模拟实验结果表明,在弦积分信号噪声强度为10%、15%及20%时,该方法的重建结果依然具有良好的精确度和鲁棒性。 展开更多
关键词 等离子体辐射分布断层重建 逆卷积神经网络 弦积分诊断系统 图像重建
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