辽宁大学学报（自然科学版）
遼寧大學學報（自然科學版）
료녕대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF LIAONING UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2014年
4期
330-337
,共8页
刘延东%李惠强%何在刚%刘浩仟%陈玲%郑静娜%郑斯文
劉延東%李惠彊%何在剛%劉浩仟%陳玲%鄭靜娜%鄭斯文
류연동%리혜강%하재강%류호천%진령%정정나%정사문
电容层析成像(ECT)%粗神经网络(RNN)%特征提取%流型辨识
電容層析成像(ECT)%粗神經網絡(RNN)%特徵提取%流型辨識
전용층석성상(ECT)%조신경망락(RNN)%특정제취%류형변식
针对目前电容层析成像技术流型辨识精度低的问题,提出一种基于粗神经网络与特征提取相结合的方法来辨识两相流流型.该方法首先根据电容层析成像系统和流型的特点来处理电容测量数据,从而完成对各种流型特征的提取;其次对粗神经网络的结构进行设计,并利用典型流型特征参数训练粗神经网络,然后利用此粗神经网络对流型进行辨识;最后进行仿真实验.仿真实验结果表明此种方法较传统的BP神经网络具有较高的识别精度,这也为ECT流型辨识的研究提供了一个新的途径和手段.
針對目前電容層析成像技術流型辨識精度低的問題,提齣一種基于粗神經網絡與特徵提取相結閤的方法來辨識兩相流流型.該方法首先根據電容層析成像繫統和流型的特點來處理電容測量數據,從而完成對各種流型特徵的提取;其次對粗神經網絡的結構進行設計,併利用典型流型特徵參數訓練粗神經網絡,然後利用此粗神經網絡對流型進行辨識;最後進行倣真實驗.倣真實驗結果錶明此種方法較傳統的BP神經網絡具有較高的識彆精度,這也為ECT流型辨識的研究提供瞭一箇新的途徑和手段.
침대목전전용층석성상기술류형변식정도저적문제,제출일충기우조신경망락여특정제취상결합적방법래변식량상류류형.해방법수선근거전용층석성상계통화류형적특점래처리전용측량수거,종이완성대각충류형특정적제취;기차대조신경망락적결구진행설계,병이용전형류형특정삼수훈련조신경망락,연후이용차조신경망락대류형진행변식;최후진행방진실험.방진실험결과표명차충방법교전통적BP신경망락구유교고적식별정도,저야위ECT류형변식적연구제공료일개신적도경화수단.
