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		题名	作者	年代	出处	被引量
	1	基于经验模态分解和BP神经网络的油气两相流流型辨识显示文摘基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和BP神经网络,提出了油气两相流流型辨识的新方法。应用EMD将差压信号分解成不同频率尺度上的单组分之和,并提取组分的归一化能量作为流型辨识特征量。BP神经网络以这些能量特征量为输入对油气两相流不同流型(包括泡状流、塞状流、层状流、弹状流和环状流)进行分类。实验结果表明,本文提出的流型辨识方法是有效的,其中泡状流、塞状流、层状流、弹状流和环状流的辨识精度分别为100%、89.4%、93.3%、96.3%和96.9%。	李强伟王保良黄志尧李海青	2007	仪器仪表学报2007，28，4：	4

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