基于粗神经网络和特征提取的ECT流型辨识

• 作者: 何在刚 刘延东 刘浩仟 李惠强 郑斯文 郑静娜 陈玲
• 来源期刊: 辽宁大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 电容层析成像(ECT) 粗神经网络(RNN) 特征提取 流型辨识
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 物理
• 页码范围: 330-337
• 页数: 8页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 4100字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘延东	辽宁大学轻型产业学院	7	46	4.0	6.0
2	陈玲	辽宁大学物理学院	8	18	2.0	4.0
3	何在刚	辽宁大学物理学院	2	17	2.0	2.0
4	李惠强	辽宁大学物理学院	2	17	2.0	2.0
5	郑静娜	辽宁大学物理学院	4	20	3.0	4.0
6	刘浩仟	辽宁大学物理学院	2	9	1.0	2.0
7	郑斯文		4	16	3.0	4.0