[发明专利]一种基于多尺度卷积网络的两相流流型识别方法有效
| 申请号： | 202110097872.4 | 申请日： | 2021-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN112766283B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 张国渊;王烈文;黎旭康;王杰;党佳琦 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/46 | 分类号： | G06V10/46;G06V10/776;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安吉顺和知识产权代理有限公司 61238 | 代理人： | 王大治 |
| 地址： | 710071 陕西省*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明属于图像处理与深度学习技术领域，涉及高效的图像分类处理，尤其涉及一种基于多尺度卷积网络的两相流流型识别方法,其特征是：至少包括十个步骤。本文利用RBF神经网络进行图像重建，构建卷积神经网络的图像数据集，并将数据集按4：1：1的比例划分为训练集、验证集和测试集，多尺度卷积分类网络训练完成后可以使用测试集来进行网络性能的测试。它实现芯型流型和环型流型的准确识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 卷积 网络 两相 流流 识别 方法 | ||
【主权项】：
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