简介:传统ECT算法受到分辨率低、边界模糊等问题的限制,文章提出基于有限元正演模型的TikhonOV非线性迭代算法。首先分析了ECT图像重建基本原理,并建立空间模型。然后以线性反投影(LBP)算法的图像重建结果作为初始状态,利用最优正则化参数求解灵敏度逆矩阵,根据正演模型测量极板间电容值,运用Tikhonov正则化算法校正图像。最后根据经典流行进行仿真实验。实验结果表明本文方法重建的图像相关系数平均值为0.8644,可见本文算法是一种有效的ECT算法。
简介:主流经济学研究一般采用模型驱动研究范式,包括选定模型的组成变量、建立模型的基本假设、模型的模拟与求解、实证检验以及分析结论五个步骤。模型驱动研究范式推动了近代以来经济学的发展,与思辨驱动研究范式一道成为经济学发展史上重要的里程碑。但自21世纪以来,数据出现了爆炸式增长,数据量级已达到了ZB(270B)级别,且还在呈指数级加速增长。数据大爆炸给经济学研究带来了全新的挑战,模型驱动研究范式已难以适应经济学研究的需要。随着计算机技术的迅猛发展,数据驱动研究范式因其可最大限度利用巨量数据所提供的有价值的信息而表现出模型驱动研究范式不可比拟的优势,因而未来的经济学研究必将由数据驱动研究范式所主导。对此,经济研究工作者应做出相应改变,以适应大数据时代的来临。