【摘 要】
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根据Zemike矩具有正交性的特点，提出了一种基于Zemike矩和改进BP神经网络的流型识别新方法。该方法利用高速摄影仪获取水平管道内气液两相流的流动图像，并从图像中提取基于Zern
【机 构】
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东北电力大学能源与机械工程学院,东北电力大学自动化工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(编号:50976018)
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根据Zemike矩具有正交性的特点，提出了一种基于Zemike矩和改进BP神经网络的流型识别新方法。该方法利用高速摄影仪获取水平管道内气液两相流的流动图像，并从图像中提取基于Zernike矩的统计描述作为特征向量；同时，以此特征向量作为流型样本对改进BP神经网络进行训练，从而实现了对流动图像的流型智能化识别。结果表明，该方法能很好地识别七种典型流型，且其应用Zemike矩特征的分类精度明显高于用规则矩和Hu矩作为特征的识别方法，从而证明了基于Zernike矩的气液两相流流型识别方法的有效性。
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