微粒群算法的应用研究及其可视化工具的设计与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题来源 | 第11页 |
| ·课题的背景及意义 | 第11-15页 |
| ·最优化问题 | 第11-12页 |
| ·最优化方法 | 第12-13页 |
| ·微粒群优化算法 | 第13-14页 |
| ·课题意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-17页 |
| ·本课题研究内容和难点 | 第17页 |
| ·研究内容 | 第17页 |
| ·难点 | 第17页 |
| ·本文结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 微粒群优化算法 | 第19-32页 |
| ·引言 | 第19-20页 |
| ·PSO算法原理 | 第20-25页 |
| ·PSO基本原理 | 第20页 |
| ·PSO的数学描述 | 第20-21页 |
| ·PSO的流程 | 第21-23页 |
| ·PSO的参数分析 | 第23-25页 |
| ·PSO算法的改进 | 第25-30页 |
| ·为微粒的状态量重新赋值的PSO | 第25-26页 |
| ·与进化计算技巧结合的PSO | 第26-27页 |
| ·使用新的速度或位置更新公式的PSO | 第27-28页 |
| ·层次化的PSO | 第28-30页 |
| ·PSO算法的常用测试函数 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 微粒群算法在图像处理中的应用 | 第32-55页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·基于微粒群算法的图像配准 | 第32-40页 |
| ·图像配准概述 | 第32-33页 |
| ·图像配准的空间变换 | 第33-35页 |
| ·图像配准的处理流程 | 第35-36页 |
| ·图像配准优化模型 | 第36-37页 |
| ·图像配准的PSO优化策略 | 第37-38页 |
| ·实验与结果分析 | 第38-40页 |
| ·基于微粒群算法的图像增强 | 第40-48页 |
| ·图像增强概述 | 第40-41页 |
| ·图像增强变换函数 | 第41-42页 |
| ·图像增强的处理流程 | 第42-43页 |
| ·图像增强优化模型 | 第43-44页 |
| ·图像增强的PSO优化策略 | 第44-46页 |
| ·实验与结果分析 | 第46-48页 |
| ·基于微粒群算法的图像复原 | 第48-54页 |
| ·图像复原概述 | 第48页 |
| ·线性滤波原理及维纳滤波 | 第48-49页 |
| ·图像复原的处理流程 | 第49-51页 |
| ·图像复原优化模型 | 第51-52页 |
| ·图像复原的PSO优化策略 | 第52-53页 |
| ·实验及结果分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 微粒群算法可视化工具的设计与实现 | 第55-80页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·设计思想 | 第55-57页 |
| ·系统功能及设计目标 | 第55-56页 |
| ·工具的处理流程 | 第56-57页 |
| ·界面设计 | 第57-61页 |
| ·界面设计目标 | 第57-58页 |
| ·界面实现 | 第58-61页 |
| ·微粒群算法设计 | 第61-66页 |
| ·算法设计目标 | 第61页 |
| ·算法实现 | 第61-66页 |
| ·适应度函数和微粒的绘制 | 第66-70页 |
| ·适应度函数和微粒绘制的目标 | 第66-67页 |
| ·适应度函数的绘制 | 第67-68页 |
| ·微粒的绘制 | 第68-70页 |
| ·接口设计 | 第70-72页 |
| ·接口设计目标 | 第70页 |
| ·接口实现 | 第70-72页 |
| ·实例分析和讨论 | 第72-79页 |
| ·执行步骤 | 第72-74页 |
| ·运行结果讨论 | 第74-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 结论 | 第80-83页 |
| 研究工作总结 | 第80-81页 |
| 进一步工作总结 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
