矢量场测量系进化算法优化研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-24页 |
| ·课题来源及意义 | 第10-11页 |
| ·智能算法的研进展 | 第11-20页 |
| ·遗传算法研究进展 | 第12-17页 |
| ·粒子群算法研究进展 | 第17-20页 |
| ·矢量场测量系优化方法研究进展 | 第20-22页 |
| ·论文主要研究内容及创新点 | 第22-24页 |
| 第2章 两种进化算法的原理及比较 | 第24-40页 |
| ·遗传算法的基本原理及优化 | 第24-30页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第25-28页 |
| ·几种自学习型改进遗传算法 | 第28-30页 |
| ·粒子群优化算法的基本原理及改进 | 第30-38页 |
| ·粒子群优化算法的基本原理 | 第30-33页 |
| ·改进粒子群优化算法的基本原则 | 第33-34页 |
| ·几种改进粒子群优化算法 | 第34-38页 |
| ·遗传算法与粒子群优化算法的比较 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 自进化遗传算法的提出 | 第40-50页 |
| ·自进化遗传算法的基本原理 | 第40-45页 |
| ·自进化遗传算法描述 | 第40-45页 |
| ·自进化遗传算法的效能测试 | 第45-49页 |
| ·测试函数 | 第45-48页 |
| ·自进化遗传算法的测试 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 一种自适应机制的改进粒子群优化算法 | 第50-59页 |
| ·改进粒子群算法 | 第50-53页 |
| ·算法思想 | 第50-51页 |
| ·算法描述 | 第51-52页 |
| ·算法流程 | 第52-53页 |
| ·改进 PSO 算法效能验证 | 第53-58页 |
| ·测试函数 | 第53-54页 |
| ·算法性能验证 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 矢量场测量系的智能算法正交校正技术研究 | 第59-92页 |
| ·矢量场测量系正交校正数学建模 | 第59-63页 |
| ·三轴测量系解耦模型 | 第59-61页 |
| ·基于解耦模型的目标函数以及适应度函数 | 第61-63页 |
| ·基于遗传算法的测量系正交校正 | 第63-79页 |
| ·二进制编码测量系正交校正 | 第63-68页 |
| ·浮点数编码测量系正交校正 | 第68-72页 |
| ·自进化遗传算法的测量系正交校正 | 第72-79页 |
| ·基于自适应改进粒子群优化方法的测量系正交校正 | 第79-90页 |
| ·无噪声情况下的测量系正交校正 | 第81-87页 |
| ·有噪声情况下的测量系正交校正 | 第87-89页 |
| ·欠采样下的测量系正交校正 | 第89-90页 |
| ·本章小结 | 第90-92页 |
| 第6章 正交矢量场测量系间的智能算法配准技术研究 | 第92-113页 |
| ·正交矢量场测量系配准过程的数学建模 | 第92-97页 |
| ·测量系空间关系的数学表达 | 第92-95页 |
| ·测量系配准的目标函数 | 第95-97页 |
| ·矢量场测量系的自进化遗传算法配准技术研究 | 第97-104页 |
| ·测量系无噪声情况下自进化遗传算法寻优配准仿真 | 第97-103页 |
| ·测量系有噪声情况下自进化遗传算法寻优配准仿真 | 第103-104页 |
| ·矢量场测量系的改进粒子群算法配准技术研究 | 第104-112页 |
| ·测量系无噪声情况下粒子群寻优配准仿真 | 第105-110页 |
| ·测量系有噪声情况下粒子群寻优配准仿真 | 第110-112页 |
| ·本章小结 | 第112-113页 |
| 结论 | 第113-114页 |
| 参考文献 | 第114-123页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第123-124页 |
| 致谢 | 第124-125页 |
| 个人简历 | 第125页 |
