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改进的烟花算法及其在近红外光谱中的应用

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第14-19页
    1.1 研究背景和意义第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-17页
    1.3 本文的研究内容第17-19页
第二章 传统烟花算法第19-23页
    2.1 算法描述第19-20页
    2.2 算法设计第20-21页
        2.2.1 烟花初始化第20页
        2.2.2 烟花爆炸操作第20-21页
        2.2.3 烟花变异操作第21页
        2.2.4 烟花选择策略第21页
    2.3 常见的烟花算法改进方法第21-22页
    2.4 烟花算法的应用领域第22-23页
第三章 改进的无约束最优化烟花算法第23-51页
    3.1 背景第23页
    3.2 双种群烟花算法第23-34页
        3.2.1 双种群烟花算法描述第23-25页
        3.2.2 双种群烟花算法设计第25-27页
        3.2.3 双种群烟花算法的主要算法步骤第27-28页
        3.2.4 数值实验结果及分析第28-34页
    3.3 基于重新收策略的烟花算法第34-50页
        3.3.1 基于重新收策略的烟花算法描述第34-35页
        3.3.2 肾脏算法思想第35-36页
        3.3.3 基于重吸收策略的烟花算法思想第36-40页
        3.3.4 基于重吸收策略的烟花算法的主要算法步骤第40-41页
        3.3.5 数值实验结果及分析第41-50页
    3.4 本章小结第50-51页
第四章 一种新的烟花算法求解约束优化问题第51-61页
    4.1 背景第51页
    4.2 新的烟花算法-算子介绍第51-52页
        4.2.1 最大爆炸半径设置第51-52页
        4.2.2 选择操作第52页
    4.3 求解约束优化问题方法第52-53页
        4.3.1 约束条件处理第52页
        4.3.2 特殊等式约束条件处理第52-53页
    4.4 新算法流程第53-54页
    4.5 数值仿真第54-59页
        4.5.1 只含不等式约束的优化问题处理第54-56页
        4.5.2 含等式约束的优化问题处理第56-59页
    4.6 本章小结第59-61页
第五章 烟花算法在近红外光谱分析中的应用第61-69页
    5.1 背景第61页
    5.2 近红外光谱波段选择模型建立与求解第61-63页
        5.2.1 建模所用算法——KS样本划分第61-62页
        5.2.2 建模所用算法——偏最小二乘判别分析法第62页
        5.2.3 近红外光谱波段选择模型建立第62-63页
        5.2.4 烟花算法求解波段选择问题第63页
    5.3 烟花算法在近红外光谱波段选择中的应用第63-67页
        5.3.1 试验仪器第63页
        5.3.2 实验材料第63-64页
        5.3.3 光谱采集第64页
        5.3.4 结果分析第64-67页
    5.4 本章小结第67-69页
结论第69-71页
参考文献第71-77页
攻读硕士学位期间发表论文第77-79页
致谢第79页

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