论文部分内容阅读
提出了一种应用数字图像处理技术对模拟尾流气泡幕分类识别的新方法.文章介绍了BP神经网络的基本结构及其工作原理,通过仿真测试了BP神经网络对模拟尾流气泡幕图像的模式分类.应用灰度图像统计矩法得到了均值?归一化系数?三阶矩?一致性和熵等特征量,设定神经网络学习率为0.1时经过14次循环可以达到训练目标误差为0.001,此时网络对不同压强下的尾流气泡幕分类正确率到达100%.这种方法在处理尾流图像时具有直观、高效、精确等特点,易于应用于对尾流探测、识别等工程技术中.