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摘要:
流体的流量直接反应设备的运行状况,在现代化的工业生产中,连续准确地监视流体的流量对于设备的安全、经济运行至关重要.鉴于流量测量的复杂性,将神经网络数据融合技术应用于流量测量,研究提高流量测量精度的方法.在此研究基础上,针对差压式流量测量的特点,设计出了基于神经网络数据融合技术的流量测量模型.
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文献信息
篇名 基于神经网络技术的流量测量方法研究
来源期刊 工业控制计算机 学科 工学
关键词 神经网络 数据融合 流量测量
年,卷(期) 2009,(1) 所属期刊栏目 控制系统及应用
研究方向 页码范围 32-33
页数 2页 分类号 TP3
字数 1904字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-182X.2009.01.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李勇 武汉大学动力与机械学院自动化系 77 472 12.0 19.0
2 张红梅 武汉大学动力与机械学院自动化系 83 870 18.0 25.0
3 白雪玲 武汉大学动力与机械学院自动化系 2 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
数据融合
流量测量
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
工业控制计算机
月刊
1001-182X
32-1764/TP
大16开
南京市龙蟠路173号江苏省计算技术研究所
28-60
1988
chi
出版文献量(篇)
13243
总下载数(次)
60
总被引数(次)
46621
论文1v1指导