在线粘度检测仪研制中的数据采集与处理
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·概述 | 第10页 |
| ·本课题研究背景及设计意义 | 第10-14页 |
| ·本课题主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 聚丙烯酰胺粘度数据的采集与标定 | 第16-26页 |
| ·聚丙烯酰胺及其特点 | 第16-17页 |
| ·流体粘度测量方法 | 第17-19页 |
| ·旋转粘度计法 | 第17页 |
| ·细管粘度计法 | 第17-18页 |
| ·落球法 | 第18-19页 |
| ·振动粘度计法 | 第19页 |
| ·光干涉粘度计法 | 第19页 |
| ·本课题中实验方法的确定 | 第19-25页 |
| ·旋转法测量及实验数据分析 | 第19-21页 |
| ·细管法测量及实验数据分析 | 第21-24页 |
| ·旋转法和细管法测得数据对比分析 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 小波分析及其在数据处理中的应用 | 第26-41页 |
| ·小波分析的基本理论 | 第26-30页 |
| ·小波的基本概念 | 第26-27页 |
| ·常用的小波函数 | 第27-30页 |
| ·小波变换 | 第30-32页 |
| ·连续小波变换 | 第30-31页 |
| ·离散小波变换 | 第31-32页 |
| ·小波分解与重构 | 第32-34页 |
| ·多分辨率小波分析 | 第32-33页 |
| ·Mallat 算法 | 第33-34页 |
| ·小波变换在数据处理中的应用 | 第34-40页 |
| ·小波变换在信号检测方面的应用 | 第35-36页 |
| ·小波变换在常规滤波方面的应用 | 第36-38页 |
| ·小波变换在噪声处理方面的应用 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 神经网络及其在数据处理中的应用 | 第41-58页 |
| ·人工神经网络模型 | 第41-46页 |
| ·神经网络的概念及发展 | 第41-43页 |
| ·人工神经元 | 第43-44页 |
| ·网络结构 | 第44-45页 |
| ·神经网络的学习和训练规则 | 第45-46页 |
| ·神经网络的特点 | 第46页 |
| ·BP 神经网络 | 第46-54页 |
| ·BP 神经网络简介 | 第47-48页 |
| ·BP 神经网络算法 | 第48-51页 |
| ·BP 算法的缺点 | 第51-52页 |
| ·BP 算法的改进 | 第52-54页 |
| ·RBF 神经网络 | 第54-57页 |
| ·RBF 神经网络结构 | 第54-55页 |
| ·RBF 神经网络算法 | 第55-57页 |
| ·神经网络建模在数据处理中的作用 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 聚丙烯酰胺在线粘度检测系统的数据处理 | 第58-70页 |
| ·聚丙烯酰胺在线粘度检测系统的设计 | 第58-60页 |
| ·在线粘度检测系统测得数据的数据处理 | 第60-69页 |
| ·小波分析用于原始流量数据的信号消噪 | 第61-64页 |
| ·神经网络用于对测量数据的建模 | 第64-68页 |
| ·BP 网络和RBF 神经网络的比较 | 第68页 |
| ·误差分析 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 总结与展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 附录 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
