| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 引言 | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 颗粒粒径测量基础知识 | 第11-14页 |
| 1.2.1 颗粒粒径 | 第11-12页 |
| 1.2.2 颗粒粒径测量形式的发展及动向 | 第12-13页 |
| 1.2.3 颗粒粒径反演方法简介 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究的主要内容 | 第14-16页 |
| 第2章 颗粒粒径反演基础 | 第16-26页 |
| 2.1 光散射颗粒粒径测量方法原理 | 第16页 |
| 2.2 光衍射散射法 | 第16-18页 |
| 2.3 光衍射散射基本公式计算及参数计算 | 第18-21页 |
| 2.4 光衍射散射测量颗粒粒径数学模型建立 | 第21-22页 |
| 2.5 颗粒粒径反演 | 第22-25页 |
| 2.5.1 非独立模式算法 | 第22-23页 |
| 2.5.2 独立模式算法 | 第23-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 遗传算法 | 第26-34页 |
| 3.1 遗传算法简介 | 第26页 |
| 3.1.1 遗传算法的诞生与发展 | 第26页 |
| 3.1.2 遗传算法的一般应用 | 第26页 |
| 3.2 遗传算法的相关术语的介绍 | 第26-27页 |
| 3.3 遗传算法的收敛理论 | 第27-30页 |
| 3.4 遗传算法的实现 | 第30-32页 |
| 3.4.1 编码 | 第30页 |
| 3.4.2 群体规模 | 第30-31页 |
| 3.4.3 初始种群 | 第31页 |
| 3.4.4 适应度 | 第31页 |
| 3.4.5 算子 | 第31页 |
| 3.4.6 遗传算法一般流程 | 第31-32页 |
| 3.5 遗传算法的关键因素 | 第32-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 遗传算法在颗粒粒径分布反演中可行性分析 | 第34-44页 |
| 4.1 MATLAB的发展概述 | 第34页 |
| 4.2 MATLAB编程语言程序基础 | 第34-35页 |
| 4.3 数学模型的建立 | 第35-37页 |
| 4.4 遗传算法在颗粒粒径分布反演中可行性实验 | 第37页 |
| 4.5 模拟实验 | 第37-38页 |
| 4.6 实验结果 | 第38-43页 |
| 4.6.1 遗传算法反演颗粒粒径的初始分布实验 | 第38-39页 |
| 4.6.2 遗传算法反演颗粒粒径的无噪声分布 | 第39-41页 |
| 4.6.3 遗传算法反演颗粒粒径的有 5%噪声分布 | 第41-43页 |
| 4.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 改进遗传算法在粒径反演中的应用 | 第44-55页 |
| 5.1 传统遗传算法 | 第44-45页 |
| 5.2 遗传算法与非负最小二乘算法的结合算法 | 第45页 |
| 5.3 实验与分析 | 第45-53页 |
| 5.3.1 基本遗传算法的实验 | 第46-48页 |
| 5.3.2 最小二乘算法的实验 | 第48-50页 |
| 5.3.3 GA与NNLS算法的结合实验 | 第50-53页 |
| 5.4 误差和时间比较 | 第53-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 混合算法用于颗粒粒径分布重建 | 第55-70页 |
| 6.1 人工蜂群算法 | 第55-57页 |
| 6.2 泛化模式搜索算法 | 第57-58页 |
| 6.3 混合ABC—PS算法 | 第58-61页 |
| 6.3.1 混合ABC—PS算法一般流程 | 第58-59页 |
| 6.3.2 混合ABC—PS算法数学模型建立 | 第59-60页 |
| 6.3.3 混合ABC—PS算法的实现 | 第60-61页 |
| 6.4 数值实验 | 第61-68页 |
| 6.5 误差与时间比较 | 第68-69页 |
| 6.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 导师简介 | 第76页 |
| 企业导师简介 | 第76-77页 |
| 作者简介 | 第77-78页 |
| 学位论文数据集 | 第78页 |