3rd World Congress on Industrial Process Tomography, Banff, Canada Application of Simulated Annealing and Genetic Algorithms to the Reconstruction of Electrical Permittivity Images in Capacitance Tomography
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this work we apply the simulated annealing (SA) and genetic algorithms (GA) inversion methods to the reconstruction of permittivity images from electrical capacitance tomography (ECT) measurements. The forward problem (i.e., to find the mutual capacitance data for a given permittivity distribution in the sensor) is calculated by using a finite-volume space discretization method in order to avoid singularity problems at the centre of the pipe (as occurs with the finite difference method), and to take advantage from the conservative formulation of finite element methods. We test the GA and SA inversion methods using static physical models simulating the typical distribution patterns of twocomponent flow. The GA and SA-based permittivity inversions have some advantages over other approaches based on damped least-squares inversion: they can find good solutions starting with poor initial models, can more easily implement complex a priori information, and do not introduce smoothing effects in the final permittivity distribution model. A major disadvantage comes from the fact that GA and SA are computationally intensive and lead to relatively slow reconstructions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle