| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·薄膜参数椭圆偏振检测法的研究和发展现状 | 第9-11页 |
| ·国外研究与发展现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究与发展现状 | 第10-11页 |
| ·智能粒子群算法的研究与发展现状 | 第11-12页 |
| ·国外研究与发展现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究与发展现状 | 第12页 |
| ·主要研究内容 | 第12-13页 |
| 2 薄膜椭圆偏振测量法的原理与方法 | 第13-21页 |
| ·菲涅耳反射系数 | 第13-16页 |
| ·单色光在界面上的反射 | 第13-14页 |
| ·薄膜介质上光的反射 | 第14-16页 |
| ·椭圆偏振测量术原理 | 第16-20页 |
| ·薄膜反射对光偏振态的改变 | 第16-17页 |
| ·反射光的椭偏分量比与椭偏参数 | 第17-18页 |
| ·椭偏分析 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 粒子群算法的原理及其改进算法 | 第21-34页 |
| ·原始粒子群算法 | 第21-25页 |
| ·算法原理 | 第21页 |
| ·粒子群优化算法模型 | 第21-22页 |
| ·粒子群优化算法流程 | 第22-24页 |
| ·寻优方法的全局模型和局部模型 | 第24-25页 |
| ·标准粒子群算法 | 第25-27页 |
| ·惯性权重(inertia weight)的引入 | 第25-26页 |
| ·收缩因子(constriction factor)的引入 | 第26-27页 |
| ·粒子群算法的收敛性分析 | 第27-28页 |
| ·粒子群改进算法 | 第28-34页 |
| ·关于惯性权重ω的改进 | 第28-29页 |
| ·基于v_(max)的优化方法 | 第29页 |
| ·对粒子群群体组织和进化方法的改进 | 第29-31页 |
| ·结合其他算法的混合粒子群算法 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 4 粒子群改进算法在椭偏检测参数反演中的应用 | 第34-49页 |
| ·评价函数的建立 | 第34-37页 |
| ·椭偏检测法中的评价函数 | 第34-36页 |
| ·评价函数的检验 | 第36-37页 |
| ·用于椭偏数据反演的粒子群算法参数研究 | 第37-47页 |
| ·对学习参数c_1、c_2的实验改进分析 | 第37-38页 |
| ·c_1、c_2线性配对的线性截点、斜率对算法优化性能的影响 | 第38-42页 |
| ·c_1、c_2非线性配对对算法优化性能的影响 | 第42-44页 |
| ·惯性系数ω对加速度系数选择的影响 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 5 粒子群算法在薄膜设计中的应用 | 第49-54页 |
| ·膜系设计原理 | 第49-50页 |
| ·设计实验 | 第50-54页 |
| 6 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |