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轮换对称分块SVM图像重建算法及硬件实现  
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【英文篇名】 Image reconstruction algorithms based on rotation-symmetric partition SVM and hardware implementation
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【作者】 李岩; 杜永斌; 崔浩鑫;
【英文作者】 LI Yan; DU Yongbin; CUI Haoxin; School of Computer Science and Technology; Harbin University of Science and Technology;
【作者单位】 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2016年 11期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 电容层析成像; 支持向量机; 轮换对称; 选择分块; 现场可编程门阵列;
【英文关键词】 electrical capacitance tomography; support vector machine; rotation symmetry; choice and segmentation; field programmable gate array;
【摘要】 针对ECT系统SVM图像重建算法在处理大规模样本数据集时,成像精度不高及速度慢的问题,提出轮换对称分块支持向量机RSPSVM算法。算法对ECT系统模型进行具有轮换对称性的等面积剖分,使得通过一个单元即可得到同层其他所有单元的敏感度值;再选择性分块,形成可分别应用SVM算法进行训练的小样本矩阵,用得出的决策函数进行样本预测;并采用FPGA硬件实现RSPSVM算法。图像重建实验结果表明,通过硬件实现的RSPSVM算法大大减少了执行时间,并提高了成像的精度。
【英文摘要】 According to Support Vector Machine(SVM)has low accuracy and low training speed to deal with large scale data in ECT system, a new algorithm that combined SVM with the Rotation Symmetric Partition(RSPSVM)is presented.Model of ECT system is partitioned into equal area units with rotation symmetry, sensitivities of all units in the same layer can be obtained through one unit. Sample matrix is segmented selectively into smaller sample matrixes for training, and RSPSVM algorithm is implemented with FPGA hardwar...
【基金】 黑龙江省教育厅基金(No.12521100); 黑龙江省自然科学基金(No.F2015038); 哈尔滨市优秀学科带头人基金(No.2013RFXXJ034)
【更新日期】 2016-06-28
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1引言电容层析成像[1-2(]Electrical Capacitance Tomography,ECT)技术中图像重建算法是极为关键的环节[3-4]。ECT系统图像重建算法已有很多[5-8],但是随着工业生产的迅速发展,对ECT系统图像重建的实时性要求日益提高,数据样本的规模也日益扩大,在图像重建的实时速度方面和图像

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