| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-18页 |
| ·遥感矿化信息提取研究现状 | 第13-15页 |
| ·非线性找矿方法研究现状 | 第15-17页 |
| ·粒子群智能计算研究现状 | 第17-18页 |
| ·技术路线 | 第18-19页 |
| ·研究思路 | 第18页 |
| ·技术方法 | 第18-19页 |
| ·技术流程 | 第19页 |
| ·本文的主要研究成果 | 第19-22页 |
| 第二章 试验区概况和遥感数据源 | 第22-29页 |
| ·试验区概况 | 第22-23页 |
| ·遥感数据源及预处理 | 第23-27页 |
| ·遥感数据源 | 第23页 |
| ·遥感影像预处理方法 | 第23-26页 |
| ·试验区遥感影像预处理 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 粒子群智能及其计算性能优化方法研究 | 第29-63页 |
| ·粒子群智能计算概述 | 第29-34页 |
| ·粒子群智能算法 | 第29-30页 |
| ·PSO算法中参数的分析 | 第30-32页 |
| ·PSO收敛性讨论 | 第32-33页 |
| ·粒子群智能计算的应用 | 第33-34页 |
| ·组合优化问题可化简性分析 | 第34-36页 |
| ·组合优化问题 | 第34-35页 |
| ·组合优化问题可化简性分析 | 第35-36页 |
| ·组合优化的概率化简模型 | 第36-47页 |
| ·组合优化的概率化简模型 | 第36-37页 |
| ·先验性概率的建立 | 第37-41页 |
| ·化简算法 | 第41-43页 |
| ·化简效果评价 | 第43-47页 |
| ·组合优化问题随机搜索过程中个体之间的相关特性分析 | 第47-49页 |
| ·优化解的质量 | 第47-48页 |
| ·LOS与GOS之间关系分析 | 第48页 |
| ·LOS之间关系分析 | 第48-49页 |
| ·遗传算法的基因块保护策略 | 第49-56页 |
| ·基础分析 | 第49-51页 |
| ·种群相似度变化情况实验 | 第51-52页 |
| ·基于基因块保护的遗传算子 | 第52-54页 |
| ·实验情况及分析 | 第54-56页 |
| ·基于路径交换的ACO | 第56-59页 |
| ·ACO的基本原理 | 第56-57页 |
| ·基于路径交换的混合ACO | 第57-58页 |
| ·实验情况 | 第58-59页 |
| ·混合进化PSO | 第59-61页 |
| ·选择进化混合PSO | 第59-60页 |
| ·实验情况 | 第60-61页 |
| ·本章小节 | 第61-63页 |
| 第四章 粒子群智能剔除非专题信息模型研究 | 第63-77页 |
| ·引言 | 第63-64页 |
| ·用混合像元线性模型剔除非专题信息 | 第64-68页 |
| ·线性混合像元分解模型 | 第64-66页 |
| ·残差分布情况统计分析 | 第66-68页 |
| ·常规混合像元分解方法存在的问题 | 第68页 |
| ·粒子群智能搜索模型 | 第68-72页 |
| ·粒子群智能搜索模型 | 第68-71页 |
| ·粒子群搜索算法 | 第71-72页 |
| ·非专题信息剔除粒子群智能算法 | 第72-74页 |
| ·非专题信息剔除流程及实验效果评价 | 第74-75页 |
| ·粒子群智能提取矿化蚀变信息流程 | 第74页 |
| ·干扰地物剔除效果评价 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 第五章 粒子群智能矿化信息提取模型研究 | 第77-93页 |
| ·引言 | 第77-78页 |
| ·遥感影像的矿物光谱特征研究 | 第78-86页 |
| ·岩石矿物光谱外在物理机制 | 第78-80页 |
| ·矿物的光谱特征 | 第80-81页 |
| ·岩石的光谱特征 | 第81-84页 |
| ·典型蚀变岩的光谱特征 | 第84-86页 |
| ·粒子群智能分类 | 第86-88页 |
| ·粒子群智能分类模型 | 第86-87页 |
| ·粒子群分类算法 | 第87-88页 |
| ·遥感矿化信息粒子群分类算法 | 第88-90页 |
| ·遥感矿化信息特征的建立 | 第88-89页 |
| ·遥感矿化信息粒子群智能提取算法 | 第89-90页 |
| ·粒子群智能提取矿化蚀变信息流程及效果评价 | 第90-92页 |
| ·粒子群智能提取矿化蚀变信息流程 | 第90-91页 |
| ·提取效果评价 | 第91-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 第六章 利用粒子群智能优化C-SVM找矿信息提取性能 | 第93-112页 |
| ·引言 | 第93-94页 |
| ·支持向量机概述 | 第94-98页 |
| ·SVM的理论基础 | 第95-97页 |
| ·SVM的泛化性能 | 第97-98页 |
| ·SVM分类器 | 第98页 |
| ·粒子群智能优化SVM分类器超参数算法 | 第98-102页 |
| ·SVM超参数的选择 | 第98-100页 |
| ·SVM超参数粒子群优选算法 | 第100-101页 |
| ·超参数优选效果评价 | 第101-102页 |
| ·C-SVM超参数组合优化启发式策略研究 | 第102-108页 |
| ·分类器模型 | 第102-103页 |
| ·超参数选取对模型的影响 | 第103页 |
| ·两种启发式策略 | 第103-105页 |
| ·启发式算法框架 | 第105-107页 |
| ·应用效果评价 | 第107-108页 |
| ·优化SVM分类器对遥感影像矿化信息提取 | 第108-110页 |
| ·优化SVM分类器对遥感影像矿化信息提取 | 第108-109页 |
| ·C-SVM提取矿化蚀变信息结果评价 | 第109-110页 |
| ·本章小结 | 第110-112页 |
| 第七章 粒子群智能遥感找矿及成果 | 第112-122页 |
| ·粒子群智能遥感找矿 | 第112-115页 |
| ·粒子群智能行为特征分析 | 第112-113页 |
| ·蚀变信息密度分割方法 | 第113-115页 |
| ·粒子群智能遥感找矿流程 | 第115页 |
| ·研究区找矿成果 | 第115-120页 |
| ·研究区成矿地质背景 | 第115-117页 |
| ·研究区成矿靶区 | 第117-120页 |
| ·本章小节 | 第120-122页 |
| 第八章 总结与展望 | 第122-125页 |
| ·主要成果和认识 | 第122-123页 |
| ·展望 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-136页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第136-137页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第137页 |
| 攻读博士学位期间参加的学术会议 | 第137-138页 |
| 致谢 | 第138页 |