典型文献
随机扰动优化和多模型融合的目标密度非线性重建
文献摘要：
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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
许金鑫;李庆武;管志强;王肖霖
作者机构：
南京船舶雷达研究所,南京 211106;河海大学 物联网工程学院,江苏 常州 213002
文献出处：
引用格式：
[1]许金鑫;李庆武;管志强;王肖霖-.随机扰动优化和多模型融合的目标密度非线性重建)[J].光子学报,2022(03):62-75
A类：
随机扰动优化
B类：
多模型融合,非线性重建,闪光,重建算法,正向模型,雅可比矩阵,矩阵形式,贝叶斯理论,定量化,先验,超参数,分层贝叶斯模型,优化问题,条件分布,设计目标,提议,小样本统计,融合策略,最小方差,融合线,保重,抑制系统,不确定度量化
AB值：
0.284261
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