[发明专利]基于神经网络的超声背散射零差K模型参数估算方法有效
| 申请号： | 201911079852.3 | 申请日： | 2019-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN110851788B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 周著黄;高安娜;欧阳亚丽;吴水才;高宏建;丁琪瑛 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F17/17;G06N3/04;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的超声背散射零差K模型参数估算方法，是根据已知的超声背散射零差K模型的参数μ和k，利用蒙特卡洛仿真产生零差K模型独立同分布的超声背向散射信号样本；基于这些样本计算特征参数；利用计算得到的特征参数和已知的μ和k，训练得到反向传播神经网络模型；对于待测的超声背向散射信号样本，首先计算其特征参数，再将特征参数输入训练得到的反向传播神经网络模型，就可得到待测样本的零差K模型参数μ和k的估算结果。本发明方法相比现有技术，具有更高的估算精度和更快的估算速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 超声 散射 模型 参数 估算 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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