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基于改进粒子群算法的空间系校正及配准技术研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-17页
   ·研究背景及意义第11-12页
   ·国内外研究现状第12-15页
     ·空间系误差校正与配准方法第12-13页
     ·粒子群算法的研究与发展综述第13-15页
   ·论文研究内容第15页
   ·论文的组织第15-17页
第2章 粒子群优化算法第17-28页
   ·算法基本原理第17-21页
     ·算法的提出第17-18页
     ·算法描述第18-19页
     ·算法流程第19-20页
     ·与遗传算法的比较第20-21页
   ·改进PSO算法的基本原则第21-22页
   ·几种改进粒子群优化算法第22-26页
     ·惯性权重粒子群算法第23-24页
     ·收缩因子粒子群算法第24页
     ·量子粒子群算法第24-26页
     ·遗传粒子群算法第26页
   ·本章小结第26-28页
第3章 基于自学习机制的改进粒子群算法第28-39页
   ·改进粒子群算法第28-32页
     ·算法思想第28-29页
     ·算法描述第29-30页
     ·算法流程第30-31页
     ·改进PSO算法优化两目标函数第31-32页
   ·改进PSO算法性能验证第32-38页
     ·测试函数第32-35页
     ·算法性能验证第35-38页
   ·本章小结第38-39页
第4章 基于改进粒子群算法的三轴测量系误差校正第39-54页
   ·三轴测量系测量误差分析第40-43页
     ·实际三轴测量系测量模型第40-41页
     ·目标函数以及适应度函数第41页
     ·模拟产生测量系输出第41-43页
   ·VISUAL C++与MATLAB的混合编程第43-44页
   ·参数寻优计算机仿真第44-53页
     ·无噪声情况下的参数估计第44-51页
     ·有噪声情况下的参数估计第51-53页
   ·本章小结第53-54页
第5章 改进PSO算法用于双三轴正交测量系配准误差修正第54-71页
   ·双三轴正交测量系配准误差模型第54-58页
     ·配准误差建模第54-56页
     ·配准误差校正参数寻优第56-58页
   ·配准误差参数优化第58-69页
     ·无噪声情况下的参数寻优第58-64页
     ·有噪声情况下的参数寻优第64-66页
     ·不同量纲下的配准参数寻优第66-69页
   ·本章小结第69-71页
总结第71-72页
参考文献第72-75页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第75-76页
致谢第76页

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