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本文采集了水平管内气液两相流动图片,利用图片的灰度分布特征进行了分析,定义了PDF方差、波峰峰值、波峰位置、图片的信息熵四个参数来反映流型的特征。运用四个参数构成的特征向量应用改进的BP神经网络进行识别。提出了一种基于遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)混合的算法GA-PSO用于神经网络训练.仿真结果表明：GA-PSO算法是有效的神经网络训练算法,其对流型的识别率达到90％以上,所需的样本数与识别时间也明显减少.