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本文提出了一种基于模糊聚类分析和神经网络辨识两相流流型的新方法。该方法首先通过对极板电容测量数据进行聚类分析，然后根据聚类结果和电容值的隶属度，利用神经网络进行流型辨识。仿真结果表明：此方法在两相流流型辨识中具有较高的判别精度和较快的软件运动速度，为两相流流型在线辨识提供了一种有效的手段。
两相流流型辨识方法研究
【摘 要】
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本文提出了一种基于模糊聚类分析和神经网络辨识两相流流型的新方法。该方法首先通过对极板电容测量数据进行聚类分析，然后根据聚类结果和电容值的隶属度，利用神经网络进行流型
【机 构】
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东北大学自动控制系
【出 处】
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计量学报
【发表日期】
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2000年4期
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