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第1章 绪论
1.1概述
1.2本课题研究背景及设计意义
1.3本课题主要研究内容
1.4本章小结
第2章聚丙烯酰胺粘度数据的采集与标定
2.1聚丙烯酰胺及其特点
2.2流体粘度测量方法
2.2.1旋转粘度计法
2.2.2细管粘度计法
2.2.3落球法
2.2.4振动粘度计法
2.2.5光干涉粘度计法
2.3本课题中实验方法的确定
2.3.1旋转法测量及实验数据分析
2.3.2细管法测量及实验数据分析
2.3.3旋转法和细管法测得数据对比分析
2.4本章小结
第3章小波分析及其在数据处理中的应用
3.1小波分析的基本理论
3.1.1小波的基本概念
3.1.2常用的小波函数
3.2小波变换
3.2.1连续小波变换
3.2.2离散小波变换
3.3小波分解与重构
3.3.1多分辨率小波分析
3.3.2 Mallat算法
3.2小波变换在数据处理中的应用
3.2.1小波变换在信号检测方面的应用
3.2.2小波变换在常规滤波方面的应用
3.2.3小波变换在噪声处理方面的应用
3.3本章小结
第4章神经网络及其在数据处理中的应用
4.1人工神经网络模型
4.1.1神经网络的概念及发展
4.1.2人工神经元
4.1.3网络结构
4.1.4神经网络的学习和训练规则
4.1.5神经网络的特点
4.2 BP神经网络
4.2.1 BP神经网络简介
4.2.2 BP神经网络算法
4.2.3 BP算法的缺点
4.2.4 BP算法的改进
4.3 RBF神经网络
4.3.1 RBF神经网络结构
4.3.2 RBF神经网络算法
4.4神经网络建模在数据处理中的作用
4.5本章小结
第5章聚丙烯酰胺在线粘度检测系统的数据处理
5.1聚丙烯酰胺在线粘度检测系统的设计
5.2在线粘度检测系统测得数据的数据处理
5.2.1小波分析用于原始流量数据的信号消噪
5.2.2神经网络用于对测量数据的建模
5.2.3 BP网络和RBF神经网络的比较
5.2.4误差分析
5.3本章小结
总结与展望
参考文献
附录
致谢
攻读学位期间发表的学术论文