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改进粒子群算法及其在电法测井中的应用

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第1章 绪论第11-16页
   ·课题的研究背景第11-13页
   ·电法测井资料处理方法现状第13-14页
   ·课题的研究意义第14页
   ·论文研究的内容及结构安排第14-16页
第2章 粒子群算法及其早熟特性分析第16-37页
   ·概述第16-17页
   ·粒子群算法及其改进第17-22页
     ·直角坐标系下的PSO第18-19页
     ·PSO 的分析及改进第19-20页
     ·θ-PSO 算法第20-21页
     ·θ-PSO 算法的分析与改进第21-22页
   ·PSO 收敛特性的分析第22-27页
     ·适应值判断法第22-24页
     ·位置判断法第24-26页
     ·速度判断法第26-27页
   ·避免早熟的PSO 改进算法第27-36页
     ·基于变异最优值的混合粒子群改进算法第27-30页
     ·调整惯性权重的粒子群改进算法第30-33页
     ·调整粒子速度的粒子群改进算法第33-35页
     ·改变目标函数的形状的粒子群算法第35-36页
   ·本章小结第36-37页
第3章 快速收敛的粒子群算法第37-44页
   ·FCPSO 算法第37-39页
     ·快速收敛速度第37-38页
     ·速度监控策略第38-39页
     ·双重收敛精度第39页
   ·FCPSO 算法流程第39-40页
   ·BENCHMARK 函数第40-41页
   ·实验与分析第41-43页
   ·本章小结第43-44页
第4章 粒子带质量的粒子群算法第44-57页
   ·M-PSO 算法第44-48页
     ·算法描述第44-48页
     ·算法流程第48页
   ·目标函数的梯度第48-50页
     ·导数法第48-49页
     ·直接法第49-50页
   ·质量对M-PSO 的影响第50-51页
   ·M-PSO 算法与PSO 算法的比较第51-56页
     ·二维BenchMark 函数图形及在Matlab 上的程序实现第51-53页
     ·低维BenchMark 函数实验与分析第53-54页
     ·30 维Rosenbrock 函数实验分析第54-55页
     ·30 维Griewank 函数实验分析第55-56页
   ·本章小结第56-57页
第5章 M-PSO 算法在EPRL 资料反演中的应用第57-68页
   ·EPRL 的测量原理第57-58页
   ·VIKIZ 仪器第58-60页
   ·测井资料处理的正反演问题第60-62页
   ·EPRL 资料反演流程第62-64页
   ·模拟资料反演结果第64-67页
   ·本章小结第67-68页
结论第68-70页
参考文献第70-76页
致谢第76-77页
作者简介第77页

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