亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Identification of two-phase flow patterns based on capacitance data of electrical capacitance tomography with semi-supervised generative adversarial network

电容层析成像 计算机科学 鉴定(生物学) 电容 人工智能 支持向量机 模式识别(心理学) 集合(抽象数据类型) 数据集 样品(材料) 流量(数学) 机器学习 算法 数学 物理 热力学 生物 量子力学 植物 电极 程序设计语言 几何学
作者
Heming Gao,Shuaichao Ku,xiaohu Jian
出处
期刊:Review of Scientific Instruments [American Institute of Physics]
卷期号:94 (10)
标识
DOI:10.1063/5.0160806
摘要

Currently, the flow pattern identification algorithms based on ECT (electrical capacitance tomography) technology have low identification accuracy for complex flow patterns and require a large amount of label data for learning. A novel flow pattern identification method based on a semi-supervised generative adversarial network (SGAN) with capacitance data of ECT is proposed. First, the principles of the ECT technique and general GAN are briefly described, and the model parameters, loss function, and training process of the SGAN are explained in detail. Second, a capacitance data sample set of 11 400 random flow patterns is constructed by co-simulations of COMSOL and MATLAB, and then, the SGAN and BP (back propagation) and SVM (support vector machine) network models are trained and validated by the training set. Finally, static experiments are conducted on the self-developed ECT system, and the identification results of different algorithms are compared and analyzed by modifying the label sample size of the training set. The experimental results show that SGAN maintains a higher average identification accuracy under the training condition where the number of label samples of SGAN is ten times smaller than that of the other two algorithms.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
自由的寄灵完成签到,获得积分10
1秒前
酷波er应助经年采纳,获得10
9秒前
12秒前
平淡如天完成签到,获得积分10
13秒前
15秒前
光源处发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
温暖笑容发布了新的文献求助10
22秒前
lsm发布了新的文献求助10
23秒前
28秒前
lsm完成签到,获得积分10
31秒前
31秒前
Dr.Tang完成签到 ,获得积分10
35秒前
搜集达人应助WATeam采纳,获得10
39秒前
斯文的苡完成签到,获得积分10
41秒前
jyy完成签到,获得积分10
41秒前
tta发布了新的文献求助10
43秒前
头孢西丁完成签到 ,获得积分10
44秒前
willlee完成签到 ,获得积分10
44秒前
45秒前
Cain驳回了顾矜应助
47秒前
HCB1发布了新的文献求助10
50秒前
ceeray23发布了新的文献求助20
54秒前
54秒前
Akim应助拼搏的二哈采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
hob完成签到,获得积分10
1分钟前
凉的白开完成签到,获得积分10
1分钟前
weixiaosi完成签到 ,获得积分10
1分钟前
WATeam发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
leave完成签到 ,获得积分10
1分钟前
明理晓霜发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
可爱的函函应助酷酷白萱采纳,获得10
1分钟前
酷酷白萱完成签到,获得积分20
1分钟前
1分钟前
无花果应助ceeray23采纳,获得20
1分钟前
棣棣完成签到,获得积分10
1分钟前
00完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3990012
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532068
关于积分的说明 11256227
捐赠科研通 3270933
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805123
邀请新用户注册赠送积分活动 882270
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809216