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小波熵与小波网络在多相流参数测量中的应用研究
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小波熵与小波网络在多相流参数测量中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-6 页
目录第6-9 页
第一章 绪论第9-14 页
　　· 多相流及流动参数测量第9-10 页
　　· 课题研究背景与现状第10-11 页
　　· 论文创新点与主要工作第11-14 页
　　　　· 论文创新点第11-12 页
　　　　· 论文组织结构第12-14 页
第二章 文献综述第14-35 页
　　· 两相流流型识别与质量流量测量第14-19 页
　　　　· 两相流流型识别第14-18 页
　　　　· 两相流质量流量测量第18-19 页
　　· 过程层析成像第19-22 页
　　　　· 过程层析成像敏感场特性及分类第19-20 页
　　　　· 过程层析成像系统的构成第20-21 页
　　　　· 过程层析成像技术在两相流测量中的应用第21 页
　　　　· 电阻层析成像（ERT）技术第21-22 页
　　· V 型内锥流量计第22-32 页
　　　　· V 型内锥流量计原理与特性第22-24 页
　　　　· 基于V 型内锥流量计的多相流测量原理第24-25 页
　　　　· 两相流差压测量模型第25-30 页
　　　　· 两相流差压测量模型的适用性分析第30-32 页
　　· 软测量技术及其在多相流测量中的应用第32-34 页
　　· 小结第34-35 页
第三章 小波分析与小波网络理论研究第35-63 页
　　· 小波分析概述第35-36 页
　　· 小波变换的定义与特点第36-39 页
　　· 小波运算第39-40 页
　　· 小波函数的类型与典型小波函数第40-43 页
　　· 小波包分析与小波框架理论第43-45 页
　　　　· 小波包分析第43-44 页
　　　　· 小波框架理论第44-45 页
　　· 人工神经网络第45-47 页
　　· 小波网络第47-48 页
　　　　· 小波网络概述第47 页
　　　　· 小波网络优缺点第47-48 页
　　· 小波网络的分类研究第48-50 页
　　· 小波网络拓扑结构研究第50-59 页
　　· 小波网络的训练算法概述第59-61 页
　　· 小波网络研究的其他方面第61-62 页
　　· 小结第62-63 页
第四章 基于ERT 与小波熵的流型特征提取第63-78 页
　　· 小波熵概述第63 页
　　· 小波能量与小波熵的定义第63-65 页
　　　　· 小波能量第63-64 页
　　　　· 小波熵第64-65 页
　　· ERT 系统与水平管气液两相流流型测量第65-69 页
　　　　· ERT 系统第65-67 页
　　　　· 基于ERT 系统的水平管气液两相流流型实验第67-68 页
　　　　· 基于ERT 系统的水平管气水两相流流型数据第68-69 页
　　· ERT 测量数据的组织方式第69-71 页
　　· 小波熵的水平管气水两相流流型特征提取第71-77 页
　　　　· 基于测量截面的数据序列与小波熵的流型特征第71-73 页
　　　　· 基于激励电极的数据序列与小波熵的流型特征第73-75 页
　　　　· 基于测量电极的数据序列与小波熵的流型特征第75-77 页
　　· 小结第77-78 页
第五章 基于小波网络的两相流参数测量第78-110 页
　　· 基于小波熵特征与小波网络的流型识别第78-85 页
　　　　· 信号分类的Elman 小波网络及其训练算法第79-83 页
　　　　· 基于Elman 小波网络的两相流流型识别第83-85 页
　　· 基于小波网络模型的软测量技术第85-101 页
　　　　· 软测量中的数据预处理与后处理第86-94 页
　　　　· 小波网络软测量第94-95 页
　　　　· 前向小波网络模型第95-97 页
　　　　· 混合递归Elman 小波网络模型第97-101 页
　　· 基于小波网络模型的油水两相流质量流量测量第101-104 页
　　　　· 基于前向小波网络模型的测量第102-103 页
　　　　· 基于混合递归Elman 小波网络模型的测量第103 页
　　　　· 测量结果与分析第103-104 页
　　· 基于小波网络模型的气水两相流质量流量测量第104-109 页
　　　　· 基于前向小波网络模型的测量第106-107 页
　　　　· 基于混合递归Elman 小波网络模型的测量第107-108 页
　　　　· 测量结果与分析第108-109 页
　　· 小结第109-110 页
第六章 总结与建议第110-112 页
　　· 总结第110-111 页
　　· 建议第111-112 页
参考文献第112-125 页
发表论文和参加科研情况说明第125-127 页
致谢第127 页

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