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粒子群优化算法研究及在阵列天线中的应用

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-13页
第一章 绪论第13-17页
   ·课题意义及研究目的第13-14页
   ·主要研究内容与创新点第14-15页
   ·本文的结构安排第15-17页
第二章 粒子群优化算法及其理论基础第17-39页
   ·引言第17页
   ·优化问题及优化算法第17-20页
     ·最优化问题的数学描述第18-19页
     ·优化问题的求解方法第19-20页
   ·计算智能第20-27页
     ·神经计算第21页
     ·模糊计算第21-22页
     ·进化计算第22-23页
     ·人工生命第23-24页
     ·群集智能第24-27页
   ·粒子群优化算法第27-37页
     ·PSO 的基本思想第27-31页
     ·PSO 的邻域结构第31-32页
     ·PSO 的理论研究现状第32-35页
     ·PSO 的应用现状第35-36页
     ·PSO 算法存在的问题第36-37页
   ·本章小结第37-39页
第三章 粒子群优化算法的稳定性分析第39-56页
   ·引言第39页
   ·PSO 算法的稳定性研究第39-46页
     ·PSO 位置期望的稳定性分析第39-41页
     ·PSO 位置方差的稳定性分析第41-43页
     ·加速因子对寻优结果稳定性影响的理论分析第43-46页
   ·加速因子对稳定性影响的试验研究第46-54页
     ·测试函数第47-50页
     ·仿真对比测试方案设计第50-51页
     ·测试数据及分析第51-54页
   ·本章小结第54-56页
第四章 基于离散系统分析的PSO 参数选择及试验分析第56-80页
   ·引言第56页
   ·特征根的分布区域及其收敛轨迹的研究第56-61页
     ·系统特征根的分布区域第57-59页
     ·特征根收敛轨迹的研究第59-61页
   ·复特征根的模值及相角对系统动特性的影响第61-67页
     ·复特征根的模值对系统动态特性的影响第61-62页
     ·复特征根的相角对系统动态特性的影响第62-63页
     ·试验验证与分析第63-67页
   ·收敛域内EX_K动态行为的理论解释第67-70页
     ·特征根为实数第67-68页
     ·特征根为复数第68-70页
   ·基于离散系统分析的PSO 参数选择原则第70-79页
     ·PSO 参数选择原则及流程第70-71页
     ·与文献研究结果进行比较第71-73页
     ·试验验证第73-79页
   ·本章小结第79-80页
第五章 鲶鱼粒子群算法第80-111页
   ·引言第80页
   ·早熟收敛的原因第80-81页
   ·鲶鱼粒子群的基本思想第81-86页
     ·鲶鱼效应第81-82页
     ·鲶鱼粒子群算法概念第82-83页
     ·鲶鱼粒子群算法分析第83-85页
     ·鲶鱼粒子群算法流程第85-86页
   ·鲶鱼PSO 特性测试分析第86-109页
     ·鲶鱼PSO 偏差阈值选择的试验分析第87-102页
     ·鲶鱼PSO 冲撞力度选择的试验分析第102-109页
   ·本章小结第109-111页
第六章 PSO 在阵列天线综合中的应用第111-123页
   ·引言第111页
   ·天线阵基础第111-115页
     ·天线阵的辐射特性第112-114页
     ·天线方向图的常用概念第114-115页
   ·方向图综合的解析法第115-117页
     ·Dolphin-Chebyshev 方向图综合第115-116页
     ·Tyalor 单参数方向图综合第116-117页
   ·PSO 在低副瓣天线方向图综合中的应用第117-121页
   ·本章小结第121-123页
第七章 结论与展望第123-126页
   ·本论文的总结第123-124页
   ·关于未来研究的展望第124-126页
参考文献第126-137页
致谢第137-138页
攻读博士学位期间已发表和录用的学术论文第138-139页

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