| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 主要符号表 | 第12-13页 |
| 1 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 弥散颗粒介质辐射特性参数反演研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 颗粒辐射理论 | 第14-15页 |
| 1.2.2 弥散颗粒介质辐射特性参数反演研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第17-19页 |
| 2 颗粒散射特性求解理论 | 第19-39页 |
| 2.1 颗粒散射求解理论 | 第19-24页 |
| 2.1.1 Mie散射理论 | 第19-21页 |
| 2.1.2 广义多粒子Mie理论 | 第21-23页 |
| 2.1.3 有限元方法散射求解理论 | 第23-24页 |
| 2.2 颗粒散射求解理论计算方法验证 | 第24-29页 |
| 2.2.1 广义多粒子Mie理论分析 | 第25-27页 |
| 2.2.2 电磁有限元法分析 | 第27-29页 |
| 2.3 颗粒随机团聚理论与模拟 | 第29-30页 |
| 2.4 颗粒散射特性随形态变化分析 | 第30-38页 |
| 2.4.1 单个颗粒形状对散射特性影响分析 | 第31-34页 |
| 2.4.2 团聚态颗粒散射特性分析 | 第34-38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 3 弥散颗粒系统辐射传输模拟 | 第39-49页 |
| 3.1 弥散颗粒系统辐射特性表征 | 第39-41页 |
| 3.1.1 弥散颗粒系统辐射特性参数 | 第39-40页 |
| 3.1.2 BEER定律 | 第40-41页 |
| 3.2 蒙特卡洛方法辐射传输模拟 | 第41-44页 |
| 3.2.1 蒙特卡洛方法原理 | 第41-44页 |
| 3.2.2 蒙特卡洛模拟辐射传输方法准确性验证 | 第44页 |
| 3.3 弥散颗粒系统特性光谱模拟 | 第44-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 4 颗粒介质复折射率反演 | 第49-60页 |
| 4.1 基于K-K关系的颗粒复折射率反演理论及流程 | 第49-52页 |
| 4.2 算法的程序实现及关键步骤分析 | 第52-56页 |
| 4.2.1 K-K关系的离散求解方法 | 第53-55页 |
| 4.2.2 反演拟合方法 | 第55-56页 |
| 4.3 几种颗粒复折射率反演 | 第56-59页 |
| 4.3.1 非球形颗粒复折射率反演 | 第56-58页 |
| 4.3.2 团聚颗粒复折射率反演 | 第58-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 5 基于BP神经网络算法反演弥散颗粒介质辐射特性参数 | 第60-76页 |
| 5.1 神经网络算法反演原理 | 第60-65页 |
| 5.1.1 人工神经网络模型 | 第61-62页 |
| 5.1.2 BP神经网络模型 | 第62-64页 |
| 5.1.3 BP神经网络方法反演流程 | 第64-65页 |
| 5.2 BP神经网络准确性测试 | 第65-66页 |
| 5.3 BP神经网络反演颗粒复折射率 | 第66-68页 |
| 5.4 BP神经网络反演介质辐射特性参数 | 第68-74页 |
| 5.4.1 不同厚度的样本数量影响 | 第68-70页 |
| 5.4.2 训练数据库范围的影响 | 第70-71页 |
| 5.4.3 多反演参数的影响 | 第71-73页 |
| 5.4.4 测量随机误差的影响 | 第73-74页 |
| 5.5 本章小结 | 第74-76页 |
| 6 总结与展望 | 第76-79页 |
| 6.1 总结 | 第76-77页 |
| 6.2 展望 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 发表相关论文 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |