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第1章绪论
1.1多相流检测技术
1.1.1多相流检测技术研究的重要意义
1.1.2多相流检测技术的主要参数
1.1.3多相流检测技术的发展现状
1.1.4多相流检测技术的发展趋势
1.2过程层析成像技术
1.2.1 PT技术基本原理
1.2.2 PT技术分类
1.3流型识别方法的研究现状及存在的问题
1.3.1流型识别方法的研究现状
1.3.2流型识别存在的问题
1.4支持向量机的发展简史与现状
1.5课题来源及研究的主要内容
第2章电阻层析成像技术
2.1 ERT的系统构成及技术特点
2.2 ERT技术应用研究现状
2.3 ERT技术发展中必须解决的关键问题
2.4 ERT技术应用前景展望
2.5本章小结
第3章基于主成分分析的特征提取
3.1使用主成分分析进行特征提取的必要性
3.2主成分分析原理
3.3对包含在类平均向量中的判别信息进行最优压缩
3.3.1从类平均向量中提取判别信息
3.3.2包含在类平均向量中判别信息的最优压缩
3.4本章小节
第4章支持向量机
4.1引言
4.2统计学习理论的核心内容
4.2.1学习过程一致性的条件
4.2.2函数集的VC维
4.2.3推广性的界
4.2.4结构风险最小化原则
4.3支持向量机的研究
4.3.1线性可分情况
4.3.2线性不可分情况
4.3.3支持向量机的说明
4.4支持向量机的基本算法
4.5支持向量机学习算法的步骤
4.6本章小节
第5章基于支持向量机的ERT系统流型识别
5.1基于支持向量机的ERT系统流型识别方法概述
5.2用主成分分析进行特征提取的算法步骤
5.3支持向量机多类别分类模型的构建
5.3.1支持向量机的算法选择
5.3.2支持向量机多类别分类方法的选择
5.3.3构建基于一对余余类策略的支持向量机多类分类模型
5.3.4模型可能存在的问题及解决办法
5.4油水两相流流型识别实验过程及结果分析
5.4.1对样本进行特征提取
5.4.2通过实验对比选择核函数
5.4.3参数选择
5.4.4四种流型识别结果及结果分析
5.5本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间所发表的学术论文
致谢