Hybrid spectrum conjugate gradient algorithm in electromagnetic tomography

共轭梯度法 非线性共轭梯度法 算法 共轭梯度法的推导 数学 梯度法 共轭残差法 趋同(经济学) 梯度下降 计算机科学 人工智能 人工神经网络 经济增长 经济
作者
Li Liu,Yue Luo,Qian Zhao,Wang Zhan-jun
出处
期刊:Instrumentation Science & Technology [Taylor & Francis]
卷期号:51 (4): 435-446
标识
DOI:10.1080/10739149.2022.2152459
摘要

Electromagnetic tomography is a process detection technology based upon the principles of electromagnetic induction. The forward problem model and sensitivity distribution matrix of electromagnetic tomography are introduced as the basis of the inverse problem. The search direction and iterative parameters of the conjugate gradient algorithm are modified to improve the quality and convergence of image reconstruction. A new spectral parameter conjugate gradient algorithm is described to modify the search direction, which is used to control the angle between the old and new search directions. The search direction is determined according to the iteration of each step in order to find the optimal solution. Combining the advantages of the Fletcher-Reeves and Polak-Ribiere-Polyak algorithms in the nonlinear conjugate gradient algorithm, they are mixed in a specific proportion to obtain a new hybrid conjugate gradient algorithm. In order to verify the effectiveness of the modified conjugate gradient algorithm, three physical models of electromagnetic tomography system are constructed, and the modified conjugate gradient algorithm is compared with the traditional algorithm. The experimental results show that the reconstructed image quality of the modified spectral conjugate gradient algorithm is higher and has better numerical performance. The hybrid conjugate gradient algorithm highlights the advantages of the Fletcher-Reeves and Polak-Ribiere-Polyaks algorithms. The convergence speed is faster than the Polak-Ribiere-Polyak method, and the imaging quality is higher than the other algorithms.
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