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王俊霞

作品数：1 被引量：16H指数：1
供职机构：东北电力大学能源与动力工程学院更多>>
发文基金：吉林省科技发展计划基金更多>>
相关领域：理学更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇理学

主题

  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇气液两相流
  • 1篇气液两相流流...
  • 1篇小波
  • 1篇小波分析
  • 1篇两相流
  • 1篇两相流流型
  • 1篇流型
  • 1篇流型识别
  • 1篇ELMAN神...

机构

  • 1篇东北电力大学

作者

  • 1篇王强
  • 1篇程思勇
  • 1篇周云龙
  • 1篇王俊霞

传媒

  • 1篇热能动力工程

年份

  • 1篇2007
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于小波和Elman神经网络的气液两相流流型识别方法被引量：16
2007年
传统的流型识别方法仅可作为一种定性的流型识别方法。为了克服传统流型方法的不足,采用小波分析和El-man神经网络技术来实现气液两相流流型的智能识别,测量了水平管内气液两相流的压差波动信号,应用小波分析对流型的动态压差波动信号进行分析、提取特征,然后将小波能量作为Elman神经网络的输入,从而实现对流型的智能识别。实验结果证明,该方法能够很准确地识别出4种流型,并且具有很好的识别效果,从而为流型的在线识别提供了一种定量的流型识别方法。
王强周云龙程思勇王俊霞
关键词：小波分析ELMAN神经网络两相流流型识别
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