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题名随机扰动优化和多模型融合的目标密度非线性重建
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作者
许金鑫
李庆武
管志强
王肖霖
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机构
南京船舶雷达研究所
河海大学物联网工程学院
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出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期62-75,共14页
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基金
国家自然科学基金(No.U1830105)。
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文摘
针对高能闪光X射线图像线性重建结果受系统模糊影响的问题,提出一种随机扰动优化和多模型融合的非线性重建算法。构建非线性正向模型并推导相应的雅可比矩阵形式,结合贝叶斯理论考虑该反演问题的求解及不确定量化,引入基于弱信息先验的超参数构建非线性分层贝叶斯模型。通过加速求解随机扰动的优化问题对条件分布进行采样,结合雅可比矩阵投影约束该优化问题的求解,并设计目标参数的提议分布以减小样本统计偏差。此外,提出一种多模型融合策略,在最小方差准则下融合线性与非线性贝叶斯模型的样本值,提高样本估计效率的同时确保重建结果呈现清晰的边缘和较高的精度。实验结果表明,该算法可以有效抑制系统模糊及噪声的影响,相比于线性重建算法可以得到更加准确的重建结果。
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关键词
高能闪光x射线照相
非线性重建
随机扰动优化
多模型融合
不确定度量化
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Keywords
High energy flash x-radiography
Nonlinear reconstruction
Randomly perturbed optimization
Multi-models fusion
Uncertainty quantification
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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