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基于量子粒子群优化BP网络的计算机 层析成像反演算法

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刘李楠(1983-),男,安徽六安人,博士,讲师,研究方向为智能算法、信息处理。

网络出版日期: 2021-09-02

CT Inversion Algorithm Based on BP Neural Network Optimized by Quantum Particle Swarm Optimization 

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Online published: 2021-09-02

摘要

计算机层析成像技术在很多领域有着广泛应用,其中反演算法的优劣将直接关系层析成像的成败。提出一种基 于量子粒子群优化BP网络的计算机层析成像反演算法,利用量子粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,优化训练后的 网络能更好完成大型稀疏非线性方程组求解问题。仿真实验表明方法具有较强的实用性及计算效率。

本文引用格式

刘李楠 . 基于量子粒子群优化BP网络的计算机 层析成像反演算法[J]. 电脑与电信, 2021 , 1(6) : 57 -64 . DOI: 1008-6609(2021)06-0057-03

Abstract

Computer tomography is widely used in many fields, and the quality of inversion algorithm is directly related to the success of tomography. In this paper, a computer tomography inversion algorithm based on BP neural network optimized by Quantum Particle Swarm Optimization(QPSO) is proposed. The weights and thresholds of BP neural network are optimized by QPSO. The trained network can better solve large sparse nonlinear equations. The simulation result show that the method is practical and efficient
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