会议论文《气液两相流压力波动的PSD特征与RBF神经网络相结合的流型识别》提出了一种基于功率谱密度（PSD）特征和径向基函数（RBF）神经网络的流型识别方法。该研究通过分析气液两相流中压力波动的频域特性，提取关键特征，并利用RBF神经网络进行分类识别，提高了流型判断的准确性和实时性，对工业过程监控具有重要意义。
文档为pdf格式，0.22MB，总共5页。
举报
