| 提要 | 第1-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-30页 |
| ·研究目的 | 第8-9页 |
| ·免疫算法的研究背景 | 第8-9页 |
| ·免疫算法的研究目的 | 第9页 |
| ·人工免疫系统简介 | 第9-18页 |
| ·生物免疫系统 | 第9-14页 |
| ·人工免疫系统 | 第14-18页 |
| ·免疫算法的国内外研究现状 | 第18-28页 |
| ·免疫算法 | 第18-21页 |
| ·免疫算法的发展现状综述 | 第21-28页 |
| ·免疫算法存在的缺陷及不足 | 第28页 |
| ·免疫算法的发展趋势 | 第28页 |
| ·内容安排 | 第28-30页 |
| 第2章 新型自适应免疫克隆混合算法的数值计算和效果检验 | 第30-50页 |
| ·新型自适应免疫克隆混合算法 | 第30-35页 |
| ·新型自适应免疫克隆混合算法的基本理论 | 第30-31页 |
| ·新型自适应免疫克隆混合算法的步骤 | 第31-34页 |
| ·算法优点 | 第34-35页 |
| ·实现算法的编程工具简介 | 第35-37页 |
| ·检验算法性能 | 第37-49页 |
| ·利用典型多峰值函数对算法性能进行检验 | 第38-46页 |
| ·算法的总体性能比较 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第3章 利用算法建立光纤微弯传感器的特性方程 | 第50-79页 |
| ·光纤微弯传感器的工作原理 | 第50-55页 |
| ·光纤传感器的分类 | 第50-51页 |
| ·光纤传感器与传统传感器的比较 | 第51-52页 |
| ·光纤微弯传感器的工作原理简介 | 第52-55页 |
| ·光纤微弯传感器的应用 | 第55-57页 |
| ·智能优化算法在光纤传感器领域应用的情况 | 第57-58页 |
| ·遗传算法在光纤传感器输出特性拟合方面的应用 | 第57-58页 |
| ·遗传算法在多传感器数据融合方面的应用 | 第58页 |
| ·光纤微弯传感器的试验台的搭建 | 第58-60页 |
| ·静力试验台的搭建 | 第58页 |
| ·动载荷试验台的搭建 | 第58-60页 |
| ·试验步骤及试验结果 | 第60-63页 |
| ·基于静载荷试验台的试验步骤及试验结果 | 第60-61页 |
| ·基于动载荷试验台的试验步骤及试验结果 | 第61-62页 |
| ·试验结果的误差分析 | 第62-63页 |
| ·基于静力试验台的光纤传感器特性方程的建立 | 第63-71页 |
| ·编码方案 | 第63-65页 |
| ·算法参数值预设方案 | 第65页 |
| ·特性方程目标函数的建立 | 第65-66页 |
| ·基于多项式编码的光纤传感器特性方程的建立 | 第66-68页 |
| ·基于三角函数编码的光纤传感器特性方程的建立 | 第68-71页 |
| ·多项式编码与三角函数编码两种编码形式的比较 | 第71页 |
| ·基于动载荷试验台的光纤传感器的特性方程的建立 | 第71-77页 |
| ·基于多项式编码的光纤传感器的特性方程的建立 | 第71-74页 |
| ·基于三角函数编码的光纤传感器的特性方程的建立 | 第74-76页 |
| ·多项式编码形式及三角函数编码形式的比较 | 第76-77页 |
| ·算法对静力试验与动载荷试验的计算结果的比较 | 第77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 第4章 算法在热场流分离系统优化中的应用 | 第79-91页 |
| ·热场流分离的优化问题 | 第79-83页 |
| ·场流分离的原理及分类 | 第79-80页 |
| ·分离理论 | 第80-81页 |
| ·塔板理论 | 第81-83页 |
| ·利用算法优化热场场流分离问题 | 第83-88页 |
| ·热场场流分离系统的优化问题 | 第83-85页 |
| ·算法参数预设值方案 | 第85页 |
| ·优化结果 | 第85-88页 |
| ·对优化结果进行分析 | 第88-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 第5章 全文总结 | 第91-93页 |
| 参考文献 | 第93-99页 |
| 摘要 | 第99-102页 |
| Abstract | 第102-106页 |
| 致谢 | 第106-107页 |
| 导师及作者简介 | 第107-108页 |