| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状和存在问题 | 第10-13页 |
| ·照明控制系统的国内外研究现状和存在问题 | 第10-11页 |
| ·空调控制系统的国内外研究现状和存在问题 | 第11-12页 |
| ·粒子群优化算法的研究现状和进展 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·创新点 | 第14-15页 |
| 第二章 粒子群优化算法 | 第15-29页 |
| ·粒子群算法概述 | 第15-20页 |
| ·算法原理 | 第15-17页 |
| ·算法流程 | 第17-18页 |
| ·参数分析 | 第18-20页 |
| ·部分经典改进的粒子群优化算法 | 第20-24页 |
| ·带惯性权重的PSO算法 | 第20-22页 |
| ·带收敛因子的PSO算法 | 第22-23页 |
| ·其他改进算法 | 第23-24页 |
| ·性能分析 | 第24-28页 |
| ·基准测试函数 | 第24-26页 |
| ·测试结果与分析 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 量子行为粒子群优化算法 | 第29-41页 |
| ·QPSO算法概述 | 第29-34页 |
| ·QPSO算法原理 | 第29-31页 |
| ·QPSO算法流程 | 第31-32页 |
| ·QPSO算法与PSO算法的比较 | 第32-34页 |
| ·改进的QPSO算法 | 第34-37页 |
| ·进化速度因子、聚集度因子 | 第34-35页 |
| ·改进QPSO算法原理 | 第35-36页 |
| ·改进QPSO算法流程 | 第36-37页 |
| ·性能分析 | 第37-40页 |
| ·参数值的确定 | 第37-38页 |
| ·测试结果与分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于改进QPSO的图像分割照明智能控制系统 | 第41-60页 |
| ·雾霾环境下论智能照明控制系统的必要性 | 第41-42页 |
| ·传统照明控制策略 | 第42页 |
| ·基于图像分割的智能照明控制策略 | 第42-46页 |
| ·系统结构 | 第43页 |
| ·系统原理 | 第43-46页 |
| ·图像分割 | 第46-50页 |
| ·图像分割原理 | 第46-48页 |
| ·多阈值图像分割 | 第48-49页 |
| ·多阈值分割图像质量评价 | 第49页 |
| ·照明图像分割的难点 | 第49-50页 |
| ·基于DCWQPSO的图像分割的智能照明控制 | 第50-59页 |
| ·基于DCWQPSO图像多阈值分割算法 | 第50-51页 |
| ·基准图像仿真结果与分析 | 第51-54页 |
| ·照明图像仿真结果与分析 | 第54-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 基于改进QPSO的变风量空调智能控制系统 | 第60-75页 |
| ·雾霾环境下论变风量空调的必要性 | 第60-61页 |
| ·VAV空调系统概述 | 第61-65页 |
| ·系统原理 | 第61-63页 |
| ·系统数学模型 | 第63-65页 |
| ·VAV空调末端串级控制 | 第65-69页 |
| ·VAV压力无关型末端 | 第65-67页 |
| ·VAV串级控制系统设计原则 | 第67页 |
| ·系统仿真 | 第67-69页 |
| ·基于DCIWQPSO的变风量空调末端串级控制 | 第69-74页 |
| ·参数编码 | 第69页 |
| ·目标函数的选择 | 第69-70页 |
| ·算法流程 | 第70-71页 |
| ·系统仿真 | 第71-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| ·总结 | 第75页 |
| ·展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 硕士在读期间发表的论文清单 | 第82页 |