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Zernike矩在气液两相流流型识别中的应用: 2010年; 根据Zernike矩具有正交性的特点,提出了一种基于Zernike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Zernike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。; 周云龙袁俊文顾杨扬; 关键词：流型识别 ZERNIKE矩正交性统计描述改进BP神经网络

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顾杨扬