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Improvement of SVM Image Reconstruction Algorithm in ECT System

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJGDC) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Grid and Distributed Computing SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.3 (2016.03)바로가기
  • 페이지
    pp.91-98
  • 저자
    Li Yan, Song Haifeng, Zhang Guangwu, Chen Deyun, Wang Zhao, Cui Peng
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A271617

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원문정보

초록

영어
Due to the problem of low imaging accuracy and slow imaging speed when applying SVM image reconstruction algorithm in ECT system to dealing with a large amount of sample data set, the method of combining feature dimension reduction with SVM algorithm is proposed. This method classifies the sample data by using the way of clustering and extracts the feature parameter, finds out the connection between each sample and the feature, and deals the sample data with dimension reduction, thus finally getting the high-quality training sample. Then it trains the simplified sample data by applying SVM algorithm and obtains decision function, then the decision function is used to predict and image. The experimental results of image reconstruction show that this method greatly reduces the running time and improves the accuracy of imaging compared to using the SVM algorithm alone.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Image Reconstruction Theory Based on SVM
  2.1. The Basic Structure of ECT System
  2.2. Teaching Model of ECT Sensor
  2.3. SVM
 3. Realization of FDRSVM Image Reconstruction Algorithm
  3.1. Build a Model
  3.2. Feature Extraction and Feature Dimension Reduction
  3.3. The Realization of FDRSVM Algorithm
 4. Analyses of Experimental Results
 5. Conclusion
 Acknowledgements
 References

키워드

Electrical capacitance tomography Support vector machine Feature dimension reduction image reconstruction

저자

  • Li Yan [ School of Computer Science and Technology, Harbin University of Science and Technology, Harbin, 150080, China ]
  • Song Haifeng [ School of Computer Science and Technology, Harbin University of Science and Technology, Harbin, 150080, China ]
  • Zhang Guangwu [ School of Computer Science and Technology, Harbin University of Science and Technology, Harbin, 150080, China ]
  • Chen Deyun [ School of Computer Science and Technology, Harbin University of Science and Technology, Harbin, 150080, China ]
  • Wang Zhao [ Tax information centre of Harbin in Heilongjiang province,Harbin,150080,China ]
  • Cui Peng [ School of Computer Science and Technology, Harbin University of Science and Technology, Harbin, 150080, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJGDC) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJGDC)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Grid and Distributed Computing
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4262
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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