| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究非线性科学的必要性 | 第7-8页 |
| ·研究非线性模型参数估计的目的 | 第8-9页 |
| ·非线性模型参数估计理论的发展与现状 | 第9页 |
| ·本文的研究内容及意义 | 第9-10页 |
| ·本章小结 | 第10-11页 |
| 第二章 非线性最小二乘估计的理论和方法 | 第11-37页 |
| ·非线性最小二乘估计的理论 | 第11-13页 |
| ·非线性最小二乘估计的方法 | 第13-36页 |
| ·线性近似法 | 第13-16页 |
| ·牛顿迭代法 | 第16-22页 |
| ·迭代下降法与信赖域法 | 第22-28页 |
| ·高阶偏导直接法 | 第28-31页 |
| ·同伦算法 | 第31-34页 |
| 2 .2.6 随机搜索法 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 遗传算法简介 | 第37-52页 |
| ·遗传算法的产生与发展 | 第37-38页 |
| ·遗传算法的基本概念和思想 | 第38-40页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第38-39页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第39-40页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第40-48页 |
| ·编码 | 第40-42页 |
| ·初始群体设定 | 第42页 |
| ·适应度函数 | 第42-44页 |
| ·遗传操作算子 | 第44-48页 |
| ·算法控制参数 | 第48页 |
| ·遗传算法的特点 | 第48-49页 |
| ·遗传算法的应用 | 第49-51页 |
| ·遗传算法的应用关键 | 第49-50页 |
| ·遗传算法的部分应用 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 非线性最小二乘估计的遗传算法程序设计与实现 | 第52-62页 |
| ·二进制遗传算法程序设计与实现 | 第53-57页 |
| ·算法的数据结构 | 第53页 |
| ·编码和译码 | 第53-55页 |
| ·遗传算法的三个基本操作 | 第55-57页 |
| ·主程序 | 第57页 |
| ·实数遗传算法程序设计与实现 | 第57-61页 |
| ·编码方案 | 第58-59页 |
| ·选择操作 | 第59页 |
| ·交叉操作 | 第59-60页 |
| ·变异操作 | 第60-61页 |
| ·遥传算法程序实现中要注意的问题 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 应用举例 | 第62-74页 |
| ·在一般非线性模型参数估计中的应用 | 第62-64页 |
| ·在测边网平差中的应用 | 第64-66页 |
| ·在导线网平差中的应用 | 第66-67页 |
| ·在GPS伪距定位中的应用 | 第67-70页 |
| ·在秩亏和病态问题中的应用 | 第70-73页 |
| ·在秩亏自由网平差中的应用 | 第70-71页 |
| ·在病态方程求解中的应用 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 结论与建议 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
| 硕士期间的科研情况 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |