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基于智能优化算法的共形阵方向图综合

致谢第7-8页
摘要第8-9页
ABSTRACT第9页
第一章 绪论第14-20页
    1.1 课题研究的背景及意义第14-15页
    1.2 国内外发展概况第15-16页
    1.3 智能优化算法第16-18页
    1.4 本文的主要研究内容和章节安排第18-20页
第二章 共形阵方向图综合第20-35页
    2.1 窄带信号模型第20页
    2.2 共形阵模型第20-23页
    2.3 几种典型阵列第23-25页
        2.3.1 均匀线性阵列第23-24页
        2.3.2 均匀圆形阵列第24-25页
    2.4 共形阵方向图综合第25-33页
        2.4.1 口径投影法第26-27页
        2.4.2 自适应阵列方向图综合第27-29页
        2.4.3 任意旁瓣阵列方向图综合第29-33页
    2.5 本章小结第33-35页
第三章 基于改进的人工蜂群算法的共形阵方向图综合第35-47页
    3.1 人工蜂群算法简介第35-38页
        3.1.1 人工蜂群算法基本思想第35-37页
        3.1.2 人工蜂群算法步骤第37-38页
    3.2 改进的人工蜂群算法(IABC)第38-40页
        3.2.1 邻域搜索第38-39页
        3.2.2 选择算子第39页
        3.2.4 算法步骤第39-40页
    3.3 IABC优化共形阵实例分析第40-45页
        3.3.1 适应度函数的设计第40页
        3.3.2 实例仿真与分析第40-45页
    3.4 本章小结第45-47页
第四章 基于GA/ABC混合算法的共形阵方向图综合第47-55页
    4.1 人工蜂群算法的局限性第47页
    4.2 遗传算法简介第47-49页
        4.2.1 遗传算法基本思想第47-48页
        4.2.2 遗传算法基本操作第48-49页
    4.3 混合GA/ABC算法介绍第49-50页
        4.3.1 交叉算子第49-50页
        4.3.2 混合算法步骤第50页
    4.4 混合算法优化共形阵实例分析第50-54页
        4.4.1 适应度函数的设计第51页
        4.4.2 实例仿真结果与分析第51-54页
    4.5 本章小结第54-55页
第五章 总结与展望第55-57页
    5.1 论文工作总结第55页
    5.2 存在的问题与展望第55-57页
参考文献第57-61页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况第61-62页

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