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摘要：本申请涉及机器学习技术领域，公开了一种基于滤波器增强的多相流流量测量方法及装置。利用差压式流量计模块采集第一数据，电容层析成像传感器采集第二数据，利用多层感知机将第一数据和第二数据融合，获得融合数据，减少不同传感器数据对模型性能的影响。利用多个滤波器增强模块对融合数据逐个通道地进行自适应滤波处理，可以衰减数据噪声和减轻过拟合。利用多尺度卷积神经网络对滤波后的数据进行处理，获得多尺度特征向量，可以从随机流量点并行学习丰富的不同尺度流量信息。最后通过多个全连接层对多尺度特征向量进行处理，对应输出多相流的多个单相流量值，可以通过多任务学习同时估计多相流的各单相流量。
主权项：1.一种基于滤波器增强的多相流流量测量方法，其特征在于，所述方法包括：获取多相流流量数据样本；所述多相流流量数据样本包括差压式流量计模块采集的第一数据和电容层析成像传感器采集的第二数据；利用多层感知机将所述第一数据和所述第二数据融合，获得融合数据；利用滤波器增强模块对所述融合数据逐个通道地进行自适应滤波处理，获得滤波数据；利用多尺度卷积神经网络对所述滤波数据进行处理，得到多个不同尺度的特征向量，并将多个不同尺度的特征融合获得多尺度特征向量；通过多个全连接层对所述多尺度特征向量进行处理，对应输出多相流的多个单相流量值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学深圳国际研究生院 基于滤波器增强的多相流流量测量方法及装置
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