| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·颗粒的相关概念 | 第11-12页 |
| ·测量粒度的方法 | 第12页 |
| ·颗粒测量的发展动态 | 第12-14页 |
| ·论文研究的目的意义 | 第14页 |
| ·该课题主要研究内容 | 第14-17页 |
| 第二章 颗粒反演中的应用知识 | 第17-27页 |
| ·颗粒的散射 | 第17-18页 |
| ·激光粒度仪的应用 | 第18-22页 |
| ·粒度仪的工作原理 | 第18-21页 |
| ·光散射法测量颗粒粒度分布的数学依据 | 第21-22页 |
| ·VB 的简介 | 第22-26页 |
| ·VB 编程语言的发展过程 | 第23-24页 |
| ·VB 的特点 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 GA（遗传算法）的应用 | 第27-33页 |
| ·GA | 第27-29页 |
| ·GA 的发展历程 | 第27-28页 |
| ·遗传算法的应用范围 | 第28页 |
| ·GA 的一般步骤 | 第28-29页 |
| ·遗传算法在颗粒反演中的应用 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第四章 粒度测量反演优化算法 | 第33-39页 |
| ·颗粒反演 | 第33页 |
| ·反问题与不适定性 | 第33页 |
| ·主要粒度反演优化算法 | 第33-38页 |
| ·分布函数算法 | 第34-36页 |
| ·无分布函数算法 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 基于遗传算法的颗粒反演 | 第39-43页 |
| ·遗传算法在颗粒反演中的应用流程图 | 第39页 |
| ·G A 参数设置 | 第39-41页 |
| ·编码方式的选择 | 第40页 |
| ·遗传算子的选择 | 第40-41页 |
| ·改进的遗传算法 | 第41-42页 |
| ·非负最小二乘法与GA 的结合算法 | 第41页 |
| ·Chahine 算法与GA 的结合算法 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第六章 数值试验与结果分析 | 第43-57页 |
| ·数值试验 | 第43-47页 |
| ·基本遗传算法模拟试验 | 第43-44页 |
| ·NNLS 算法的模拟实验结果 | 第44-45页 |
| ·Chahine 算法的模拟实验结果 | 第45-47页 |
| ·综合算法模拟实验 | 第47-52页 |
| ·非负最小二乘法与GA 相结合的模拟实验结果 | 第47-49页 |
| ·Chahine 算法与GA 相结合的模拟实验结果 | 第49-52页 |
| ·试验中VB 平台的几个界面图 | 第52-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第七章 结论与展望 | 第57-59页 |
| ·结论 | 第57页 |
| ·展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录 | 第63页 |