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液滴粒度分布是气液两相流中的重要特征参数之一。测知液滴粒度分布可为研究相接触设备的流体力学特性和传质性能提供重要数据，为改进其工程设计和生产操作提供依据。 本论文介绍了采用BP网络对测量液滴粒度分布的双电子探针法的改进研究，同时较深入地研究了BP网络结构和算法的优化问题，并在实验研究的基础上，归纳总结提出了一套网络优化选择的方法，还将优化的BP网络应用到过热蒸汽流量测量中，提高了测量精度，解决了实际问题。 与前人的研究成果相比，本论文所做的主要贡献是基于实验研究，提出了下列结论： (1)双隐含层网络的两隐含层节点数相近时网络的培训效果较好； (2)单隐含层网络的隐含层节点数取靠近输入层节点数的值时网络的泛化能力较强； (3)采用成批处理作为误差修正方式，有助于提高网络的收敛速度和泛化能力。 此外，在论文工作中，还采取调整传递函数的参数T以及阈值θ的方法，使网络的收敛进程加快；利用学习速率和动量因子的综合作用改善了网络的收敛性；在培训过程中采用培训时间控制策略和再学习策略，有效地防止了培训过度，可作为解决局部极小值问题的一种实用措施。