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.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
Echo_1995发布了新的文献求助10
8秒前
随心所欲完成签到 ,获得积分10
9秒前
暮夕梧桐完成签到,获得积分10
10秒前
嘻嘻哈哈完成签到 ,获得积分10
14秒前
新洸完成签到 ,获得积分10
15秒前
卡卡西的猫完成签到 ,获得积分10
26秒前
聂青枫完成签到,获得积分10
32秒前
LOST完成签到 ,获得积分10
33秒前
yinyin完成签到 ,获得积分10
33秒前
沉静香氛完成签到 ,获得积分10
39秒前
41秒前
北笙完成签到 ,获得积分10
43秒前
卢健辉发布了新的文献求助10
47秒前
mark33442完成签到,获得积分10
48秒前
明天过后完成签到,获得积分10
50秒前
zhangxin完成签到,获得积分10
51秒前
一行白鹭上青天完成签到 ,获得积分10
53秒前
卢健辉完成签到,获得积分10
53秒前
汉堡包应助迷路的煎蛋采纳,获得10
54秒前
lightman完成签到,获得积分10
58秒前
1分钟前
1分钟前
欧阳小枫完成签到 ,获得积分10
1分钟前
重要铃铛完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
Hello应助Ying采纳,获得20
1分钟前
amy完成签到,获得积分10
1分钟前
ivyjianjie完成签到 ,获得积分10
1分钟前
DaDA完成签到 ,获得积分10
1分钟前
晚晚完成签到,获得积分10
1分钟前
大陆完成签到,获得积分0
1分钟前
猪猪女孩完成签到,获得积分10
1分钟前
欢喜板凳完成签到 ,获得积分10
1分钟前
lu完成签到,获得积分10
1分钟前
郭元强完成签到,获得积分10
1分钟前
小许完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
xiaofeiyan完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 600
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3968559
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3513391
关于积分的说明 11167370
捐赠科研通 3248808
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794465
邀请新用户注册赠送积分活动 875116
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804664