采用改进的PCA算法测量两相流相浓度

被引：23

作者：

张淳

彭黎辉

姚丹亚

张宝芬

机构：

[1] 清华大学自动化系,清华大学自动化系,清华大学自动化系,清华大学自动化系北京,北京,北京,北京

来源：

清华大学学报(自然科学版) | 2003年 / 03期

关键词：

两相流; 电容层析成像; 主成分分析; 人工神经网络; 反向传播算法;

D O I：

10.16511/j.cnki.qhdxxb.2003.03.030

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

针对现有图像重建算法以定性为主,所引起的相浓度参数测量精度有限的问题,该文提出了在对电容层析层像系统传感器测量数据进行分析时,采用主成份分析(PCA)结合人工神经网络反向传播(BP)算法,通过训练神经网络,得到从电容测量值到相浓度之间的对应关系。样本测试可以得到很好的结果,网络输出浓度与设定浓度之差可以控制在±5%范围之内。证明该方法测量两相流相浓度参数是可行的。

引用

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