| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·多相流检测技术 | 第10-12页 |
| ·研究多相流检测技术的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·两相流检测技术的发展现状 | 第11页 |
| ·两相流检测技术的发展趋势 | 第11-12页 |
| ·过程层析成像技术 | 第12-16页 |
| ·过程层析成像技术概述 | 第12-13页 |
| ·PT 技术基本原理 | 第13-14页 |
| ·PT 技术分类 | 第14-16页 |
| ·流型辨识与神经网络 | 第16页 |
| ·课题来源及研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 ECT 成像系统 | 第18-30页 |
| ·ECT 成像技术的研究现状及展望 | 第18-20页 |
| ·ECT 成像技术的研究现状 | 第18-19页 |
| ·ECT 成像技术的发展展望 | 第19-20页 |
| ·ECT 图像重建系统的组成 | 第20-24页 |
| ·传感器系统 | 第20-23页 |
| ·数据采集系统 | 第23页 |
| ·图像重建系统 | 第23-24页 |
| ·ECT 图像重建技术的工作原理 | 第24-29页 |
| ·电容层析成像的数学模型 | 第24-25页 |
| ·灵敏度分布函数 | 第25-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 人工神经网络相关理论 | 第30-37页 |
| ·人工神经网络简介 | 第30-31页 |
| ·人工神经网络的类型 | 第31-35页 |
| ·按结构分类 | 第32-33页 |
| ·按学习方式分类 | 第33-35页 |
| ·常见的神经网络 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 ECT 流型辨识方法及特征参数分析 | 第37-49页 |
| ·流型辨识方法 | 第37-40页 |
| ·传统的流型辨识方法 | 第37-38页 |
| ·基于ECT 系统的流型辨识方法 | 第38-40页 |
| ·ECT 流型的特征参数分析 | 第40-48页 |
| ·数据的归一化 | 第40-41页 |
| ·流型的特征分析 | 第41-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 基于特征提取和神经网络的ECT 流型辨识 | 第49-59页 |
| ·将神经网络应用于ECT 流型辨识的几点分析 | 第49页 |
| ·基于特征提取和BP 神经网络的ECT 流型辨识 | 第49-51页 |
| ·BP 神经网络的学习算法 | 第49-51页 |
| ·基于特征提取和BP 神经网络的ECT 流型辨识 | 第51页 |
| ·基于特征提取和RBF 神经网络的ECT 流型辨识 | 第51-56页 |
| ·RBF 神经网络的结构 | 第51-54页 |
| ·RBF 神经网络的学习 | 第54-56页 |
| ·基于特征参数提取的RBF 神经网络ECT 流型辨识 | 第56页 |
| ·几种方法的比较 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |