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提出了一种应用于人工神经网络进行流型判据的新方法。采用了自适应梯度下降法和改进模拟退火法等措施，加快了ＢＰ网络的收敛速度，增强了其跳出局部检小值的能力，提高了神经网络模拟非线性系统的能力，并分析了可作为流型判别用的神经网络的输入参数、输出参数。为了证实该方法的可行性，应用前人的实验数据进行验证。证实该方法是一种十分有效的两相及相流流型判别方法。