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一种用于电阻抗成像技术中多维参数的不确定性量化方法
专利申请号：CN202211213824.8
公 开 号：CN115512172A
专利类型：发明专利
申 请 日：20221223
公 开 日：20220930
专利主分类号：G06V10/771
关 键 词：不确定性 量化 神经网络 不确定性参数 不确定性系统 不确定系统 电阻抗成像 输出 多维参数 交互作用 拓展应用 有效解决 替代 高维 构建 降维 维度 维数 缓解 灾难 评估 分析
摘 要：本发明提供了一种用于解决电阻抗成像技术中多维参数的不确定性量化方法。该方法首先通过训练深度神经网络用于构建原不确定系统的替代模型，进而基于深度神经网络替代模型，结合单变元降维法对不确定性参数分析量化，最终得到不确定性输出的分布。并与基准方法对比，评估本发明方法的性能。结果表明，本发明方法计算精度高，能准确量化输出的不确定性；在随着参数的不确定性维度增加时，能够有效解决高维参数的不确定性量化问题，缓解了“维数灾难，且不受变量间是否存在交互作用的限制，有效降低了计算成本。此外，该方法也可拓展应用于其它复杂领域的不确定性系统量化中。
