| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·发酵过程优化控制方法研究现状 | 第15-19页 |
| ·发酵过程的优化控制 | 第16页 |
| ·基于传统优化方法的发酵过程控制 | 第16-17页 |
| ·基于进化算法的发酵过程控制 | 第17-18页 |
| ·基于群智能算法的发酵过程控制研究现状 | 第18-19页 |
| ·群智能算法的研究现状 | 第19-22页 |
| ·蚁群优化算法的研究现状 | 第19-20页 |
| ·粒子群优化算法的研究现状 | 第20-22页 |
| ·课题的研究意义和主要研究内容 | 第22-23页 |
| ·课题的研究意义 | 第22页 |
| ·课题的主要研究内容 | 第22-23页 |
| 第二章 基于粒子群算法的优化理论及方法研究 | 第23-33页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·优化问题研究 | 第23-26页 |
| ·数学模型 | 第23-25页 |
| ·优化方法 | 第25-26页 |
| ·粒子群优化算法研究 | 第26-32页 |
| ·标准粒子群优化算法原理 | 第27-28页 |
| ·算法的收敛判断方法 | 第28-29页 |
| ·算法的性能测试 | 第29-31页 |
| ·算法拓扑结构研究 | 第31-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第三章 改进的粒子群优化算法研究 | 第33-49页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·引入粒子最差位置的粒子群优化算法 | 第33-41页 |
| ·算法原理 | 第33-34页 |
| ·算法稳定性与收敛性分析 | 第34-38页 |
| ·实验测试与结果分析 | 第38-41页 |
| ·群能量恒定的粒子群优化算法 | 第41-48页 |
| ·算法原理 | 第41-43页 |
| ·稳定性与收敛性分析 | 第43-45页 |
| ·参数选择 | 第45-46页 |
| ·实验测试与结果分析 | 第46-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第四章 粒子群优化算法在发酵过程控制中的应用 | 第49-63页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·粒子群优化算法在发酵过程反馈控制系统参数整定中的应用 | 第49-53页 |
| ·PID反馈控制系统的设计 | 第49-50页 |
| ·基于PSO算法的反馈控制系统参数整定算法 | 第50-51页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第51-52页 |
| ·W-PSO算法在啤酒发酵过程温度段控制中的应用 | 第52-53页 |
| ·粒子群优化算法在发酵过程模型参数估计中的应用 | 第53-58页 |
| ·模型参数估计的问题描述 | 第54页 |
| ·青霉素发酵过程的机理模型 | 第54-56页 |
| ·基于SEC-PSO算法的发酵过程模型参数估计算法 | 第56页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第56-58页 |
| ·粒子群优化算法在补料分批发酵过程优化控制中的应用 | 第58-62页 |
| ·基于过程系统优化的动态粒子群算法 | 第58-59页 |
| ·算法性能测试 | 第59-60页 |
| ·SEC-PSO算法用于Lee-Ramirez生物反应器补料流率的优化 | 第60-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 第五章 结论与展望 | 第63-65页 |
| ·结论 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第68-69页 |
| 作者简介 | 第69-70页 |
| 硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第70-71页 |
