基于混合神经网络参数优化的两相流流型识别方法

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摘 要：针对气液两相流传感器测量数据的强非线性和非平稳性导致流型识别困难的问题，提出一种基于混合神经网络参数优化的流型识别方法.所提方法首先采用滑动窗口法将传感器测得的不同流型电导率数据分割为若干子序列，再利用变分模态分解算法获得各子序列的固有模态函数，通过提取固有模态函数的Hjorth特征数据集实（剩余12647字）

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