Deep Learning-Based Inversion Method for Imaging Problems in Electrical Capacitance Tomography
Deep Learning-Based Inversion Method for Imaging Problems in Electrical Capacitance Tomography
复制标题
基于深度学习的电容层析成像成像问题反演方法
DOI：
10.1109/tim.2018.2811228
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发表时间：
2018-03
影响因子：
5.6
通讯作者：
Lei J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lei Jing;Liu Qibin;Wang Xueyao;Lei J
电容层析成像技术在工业过程可视化测量中具有巨大的应用潜力，高精度的图像对测量结果的可靠性和实用性具有重要意义。本文提出
Electrical capacitance tomography exhibits great potentials in the visualization measurement of industrial processes, and high-precision images are of great significance for the reliability and usefulness of measurement results. In this paper, we propose
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DOI：
10.3390/s130202076
发表时间：
2013-02-05
期刊：
Sensors (Basel, Switzerland)
影响因子：
--
作者：
Lei J;Liu S;Wang X;Liu Q
通讯作者：
Liu Q
DOI：
--
发表时间：
--
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
L. C. Kasun;Hongming Zhou;G. Huang;C. Vong
通讯作者：
L. C. Kasun;Hongming Zhou;G. Huang;C. Vong
影响因子：
6
作者：
Zhixin Xu;Min Yao;Zhaohui Wu;Weihui Dai
通讯作者：
Zhixin Xu;Min Yao;Zhaohui Wu;Weihui Dai
影响因子：
6
作者：
Huang, Guang-Bin;Zhu, Qin-Yu;Siew, Chee-Kheong
通讯作者：
Siew, Chee-Kheong
影响因子：
2.4
作者：
Soleimani, M;Lionheart, WRB
通讯作者：
Lionheart, WRB