改进BP神经网络在流型智能识别中的应用

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摘要：为了克服ＢＰ神经网络的易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点，利用非线性最小二乘法对其进行了改进，改进后的ＢＰ神经网络的收敛速度提高了１￣２个数量级，同时利用压阻式压关器测得了水平管内油气水多相流压差信号，根据分形理论中的重要构相空间法提取出压差信号的特征向量，再将特征向量送入改进的ＢＰ神经网络中，从而完成对油气水多相流流型的智能识别，结果证明，改进的ＢＰ神经网络能有铲地自动识别出油气水多相流的流型。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90854X/200001/4045798.html

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关键词：BP神经网络 智能识别 神经网络 神经网 非线性最小二乘 多相流 流型 模式识别 BP神经网络 智能识别