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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。
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