摘要
本申请提供一种矩形通道两相流型识别方法、装置、设备、存储介质及产品。该方法包括:获取换热系统的矩形通道中流体的可视化图像;提取可视化图像中的灰度特征;将可视化图像和灰度特征信息输入预设集成学习模型的多个分类器中,分别通过预设集成学习模型中的各个分类器进行分类,确定各个分类器对应的两相流型预测类别;统计预设集成学习模型中各个分类器对应的两相流型预测类别,确定统计结果中数量最多的两相流型预测类别;将数量最多的两相流型预测类别,作为换热系统的矩形通道中流体两相流型的分类类别。通过结合多个分类器的结果,减少了模型对单个错误预测的敏感性,增强了模型在不同工况下的预测精度。
技术关键词
集成学习模型
流型识别方法
灰度特征
分类器
预测类别
K近邻算法
换热系统
计算机程序指令
矩形
通道
图像
训练样本集
平滑度
流型识别装置
计算机程序产品
像素
可读存储介质
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
人体动作数据
数据集获取方法
视频生成模型
动作捕捉设备
动画
自然语音
识别系统
特征提取模块
数据采集器
矩阵
关键词
标签
构建分类器
朴素贝叶斯模型
支持向量机模型