【摘 要】
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以训练好的卷积神经网络AlexNet为基础,探索应用少量标记流型图片进行迁移学习实现流型识别。保留AlexNet网络5个卷积层已有权值,调节输出层为需要识别的流型数目,使用Softmax分类器输出各流型概率。在气液两相流实验环道上开展了典型流型图片采集实验,气相折算速度范围为3.0~18.0 m/s,液相折算速度范围为0.01~0.2 m/s,出现的流型包括波浪流、段塞流以及环状流。各类流型训练样本96、测试样本24,流型识别准确率98.6%。对第一卷积层抽象特征进行图形化显示表明,与常规流型识别方法相比
【机 构】
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中国石油大学（华东）储运与建筑工程学院,中原石油工程设计有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51574272),国家重点研发计划(2016YFC0802301)。
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以训练好的卷积神经网络AlexNet为基础,探索应用少量标记流型图片进行迁移学习实现流型识别。保留AlexNet网络5个卷积层已有权值,调节输出层为需要识别的流型数目,使用Softmax分类器输出各流型概率。在气液两相流实验环道上开展了典型流型图片采集实验,气相折算速度范围为3.0~18.0 m/s,液相折算速度范围为0.01~0.2 m/s,出现的流型包括波浪流、段塞流以及环状流。各类流型训练样本96、测试样本24,流型识别准确率98.6%。对第一卷积层抽象特征进行图形化显示表明,与常规流型识别方法相比
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