电容层析成像系统流型特征提取与图像重建



电容层析成像系统流型特征提取与图像重建

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电容层析成像系统流型特征提取与图像重建

论文目录
摘要	第1-8页
Abstract	第8-16页
第1章绪论	第16-28页
· 研究背景及意义	第16-17页
· 两相流的概念	第17-18页
· 两相流的分类	第17-18页
· 两相流的特点	第18页
· 国内外研究现状	第18-19页
· ECT 系统的现状和技术难点	第19-26页
· ECT 系统传感器的优化设计现状	第20-21页
· 数据采集系统和电容值的获取	第21-22页
· ECT 系统特征参数提取和流型辨识现状	第22-24页
· ECT 系统图像重建现状	第24-26页
· 课题来源及研究内容	第26-28页
第2章 ECT 系统基本原理	第28-44页
· 引言	第28页
· ECT 的系统组成	第28-29页
· ECT 系统工作原理	第29-36页
· ECT 的数学模型	第29-31页
· 敏感场函数与反问题求解的关系推导	第31-36页
· ECT 正问题求解原理	第36-42页
· 被测物场数学模型	第36-38页
· 有限元方法求解	第38-42页
· 本章小结	第42-44页
第3章电容层析成像系统传感器优化设计	第44-59页
· 引言	第44页
· 传感器结构	第44页
· 影响传感器性能的结构参数分析	第44-50页
· 传感器性能优化评价函数确定	第50-52页
· 传感器参数优化	第52-58页
· 响应面方法基本理论	第52-53页
· 传感器形状优化响应面模型构造	第53-55页
· 响应面模型的验证	第55-56页
· 仿真实验	第56-58页
· 本章小结	第58-59页
第4章基于RBF 神经网络的流型辨识	第59-76页
· 引言	第59页
· 流型分析与特征提取	第59-67页
· 基于RBF 神经网络的ECT 流型辨识	第67-73页
· RBF 神经网络原理	第67-71页
· RBF 神经网络的学习	第71-73页
· 仿真与实验结果	第73-75页
· 本章小结	第75-76页
第5章基于PCA 和SVM 的流型辨识	第76-102页
· 引言	第76页
· 主成分分析数学模型	第76-81页
· 流型辨识的主成分分析	第81-84页
· 支持向量机理论原理	第84-90页
· 支持向量机基本思想	第85-86页
· 线性可分模式的最优超平面推导过程	第86-90页
· 利用SVM 进行数据分类预测	第90-97页
· 原始数据分析	第90页
· 模型的建立	第90-91页
· 交叉验证	第91-93页
· 参数优化网格搜索	第93-96页
· 启发式参数优化方法	第96-97页
· 仿真实验及分析	第97-101页
· 本章小结	第101-102页
第6章基于信赖域的图像重建算法	第102-111页
· 引言	第102-103页
· 算法基本原理	第103-104页
· 图像重建算法推导	第104-108页
· 算法步骤	第105-106页
· 算法收敛性分析	第106-108页
· 仿真实验与分析	第108-110页
· 本章小结	第110-111页
结论	第111-113页
参考文献	第113-125页
攻读学位期间发表的学术论文	第125-127页
致谢	第127页

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