小波熵与小波网络在多相流参数测量中的应用研究

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