| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·两相流检测技术 | 第10-14页 |
| ·两相流的概念和分类 | 第10-11页 |
| ·两相流检测技术的主要参数 | 第11页 |
| ·两相流检测技术的现状及发展趋势 | 第11-13页 |
| ·两相流检测技术研究的重要意义 | 第13-14页 |
| ·过程层析成像技术 | 第14-19页 |
| ·过程层析成像(PT)技术简述 | 第14-15页 |
| ·PT 技术基本原理 | 第15-16页 |
| ·PT 技术分类 | 第16-17页 |
| ·PT 技术的发展现状 | 第17-18页 |
| ·PT 技术的发展趋势 | 第18-19页 |
| ·课题来源及研究的主要内容 | 第19-20页 |
| 第2章 电阻层析成像技术 | 第20-25页 |
| ·ERT 技术的基本原理 | 第20-21页 |
| ·ERT 技术的特点 | 第21-22页 |
| ·ERT 技术应用研究现状 | 第22页 |
| ·ERT 技术发展中亟待解决的关键问题 | 第22-23页 |
| ·ERT 技术应用前景展望 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 神经网络模型 | 第25-39页 |
| ·神经网络的产生和发展 | 第25-26页 |
| ·神经网络的特点 | 第26页 |
| ·神经网络的基本原理 | 第26-28页 |
| ·神经网络结构 | 第26-27页 |
| ·神经网络的学习 | 第27-28页 |
| ·神经网络分类 | 第28-34页 |
| ·感知器 | 第28-29页 |
| ·反向传播(BP)网络 | 第29-30页 |
| ·Hopfield 网络 | 第30-31页 |
| ·自组织竞争网络 | 第31-32页 |
| ·径向基函数(RBF)网络 | 第32-33页 |
| ·模糊神经网络 | 第33-34页 |
| ·模糊神经网络的组成结构 | 第34-35页 |
| ·基于神经网络的ERT 系统流型辨识模型 | 第35-38页 |
| ·模糊化层 | 第35-36页 |
| ·模糊推理层 | 第36-38页 |
| ·去模糊化层 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 流型辨识研究 | 第39-45页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·两相流特性分析 | 第39-40页 |
| ·计算机仿真及其实验结果分析 | 第40-44页 |
| ·计算机仿真 | 第40-41页 |
| ·几种典型的两相流流型的辨识的仿真实现 | 第41-42页 |
| ·流型辨识结果分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 基于神经网络的ERT 系统流型辨识仿真软件设计 | 第45-52页 |
| ·基于神经网络的ERT 系统流型辨识软件功能特点 | 第45-47页 |
| ·界面设计 | 第47-51页 |
| ·ERT 界面 | 第47-48页 |
| ·神经网络界面 | 第48-49页 |
| ·外界条件选择界面 | 第49-50页 |
| ·流型选择界面 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |