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气液两相流型智能识别理论及方法


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气液两相流型智能识别理论及方法
  • 书号:9787030199430
    作者:周云龙 孙斌 陈飞
  • 外文书名:
  • 装帧:精装
    开本:B5
  • 页数:
    字数:300000
    语种:中文
  • 出版社:科学出版社
    出版时间:2007-10
  • 所属分类:O35 流体力学
  • 定价: ¥40.00元
    售价: ¥31.60元
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  作者在多年从事气液两相流型识别的理论和试验研究工作中,做出了具有创造性的成果,取得了较满意的结果,本书为其成果的总结。
  全书共分13章,首先简要介绍了两相流的定义、分类和特点及其参数检测和研究进展,然后详细地对气液两相流型划分和判别,气液两相流动的压差信号测量,基于小波分析的压差波动信号去噪处理、流型压差信号特征提取,基于混沌理论的流型压差信号特征提取,基于希尔伯特-黄变换的流型压差信号特征提取,气液两相流动的图像信号测量、特征提取,流型的神经网络识别模型,流型的支持向量机模型,神经网络和证据理论融合的识别方法和气液两相流流型在线识别系统方面的内容进行了论述。
  本书可供控制理论和控制工程、模式识别与智能系统、检测技术与自动化装置、测试计量技术与仪器、热能工程等相关专业人员及工程设计人员阅读,也可作为高等院校相关专业的研究生教材、本科生选修教材或参考书。
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目录

  • 前言
    第1章 绪论
    1.1 两相流的定义和分类
    1.2 两相流的特点
    1.3 两相流参数检测
    1.4 气液两相流流型识别的研究
    参考文献
    第2章 气液两相流型的划分和判别
    2.1 常见流型的划分方法
    2.2 水平管道中的气液两相流型划分
    2.3 水平管道中气液两相流型判别
    2.4 气液两相流型的测量方法
    2.5 本章小结
    参考文献
    第3章 气液两相流型压差波动信号的测量
    3.1 实验系统及步骤
    3.2 实验信号与传感器的选择
    3.3 两相流压差信号的获取
    3.4 振动对实验装置的影响
    3.5 实验装置中的噪声分析
    3.6 实验测得的压差波动信号及分析
    3.7 本章小结
    参考文献
    第4章 基于小波分析的压差波动信号去噪处理
    4.1 小波基本理论
    4.2 压差波动信号中噪声的辨识
    4.3 小波去噪理论
    4.4 本章小结
    参考文献
    第5章 基于小波分析的流型压差信号特征提取
    5.1 压差波动信号的Wigner谱分析
    5.2 基于连续小波变换的压差波动信号特征
    5.3 奇异性特征提取
    5.4 流型特征提取的小波包方法
    5.5 本章小结
    参考文献
    第6章 基于混沌理论的流型压差信号特征提取
    6.1 混沌与分形理论
    6.2 混沌的研究方法
    6.3 相空间重构
    6.4 混沌特征参数的计算方法
    6.5 混沌研究的辅助方法
    6.6 压差波动信号的混沌特征分析
    6.7 流型特征向量的构造
    6.8 本章小结
    参考文献
    第7章 基于Hilbert-Huang变换的流型特征提取
    7.1 Hilbert-Huang变换方法的原理
    7.2 基于HHT的动态压差信号波动成分
    7.3 流型压差波动信号的经验模式分解方法
    7.4 流型的EMD能量特征提取
    7.5 本章小结
    参考文献
    第8章 气液两相流动的图像信号测量
    8.1 实验系统及实验步骤
    8.2 图像采集系统的选取
    8.3 两相流图像信号的获取及分析
    8.4 流型图像的噪声分析及处理
    8.5 本章小结
    参考文献
    第9章 气液两相流动的图像信号特征提取
    9.1 基于灰度直方图的流型图像特征提取
    9.2 基于不变矩的流型图像特征提取
    9.3 基于灰度共生矩阵的流型图像特征提取
    9.4 小波变换的流型图像特征提取
    9.5 基于小波包变换的流型图像特征提取
    9.6 本章小结
    参考文献
    第10章 流型的神经网络识别模型
    10.1 神经网络基本理论
    10.2 BP神经网络模型
    10.3 Elman神经网络模型
    10.4 径向基函数网络模型
    10.5 概率神经网络模型
    10.6 Kohonen神经网络的识别模型
    10.7 本章小结
    参考文献
    第11章 流型的支持向量机模型
    11.1 结构风险最小化原则
    11.2 支持向量机分类理论
    11.3 多类支持向量机算法
    11.4 SVM识别结果分析
    11.5 支持向量机与神经网络识别模型的比较
    11.6 本章小结
    参考文献
    第12章 神经网络和证据理论融合的识别方法
    12.1 信度函数
    12.2 Dempster合成法则
    12.3 基于证据理论的决策
    12.4 证据理论的优缺点
    12.5 证据理论和神经网络融合的识别方法
    12.6 实验结果分析
    12.7 本章小结
    参考文献
    第13章 气液两相流流型在线识别系统
    13.1 在线识别系统结构
    13.2 硬件介绍
    13.3 软件介绍
    13.4 实验结果验证
    13.5 本章小结
    参考文献
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