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遗传算法在激光尘埃粒子计数器中的应用研究 |
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| 论文目录 |
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| 1 绪论 | 第1-14页 | | ·课题研究的背景 | 第7-10页 | | ·尘埃粒子计数器的发展及研究现状 | 第7-8页 | | ·遗传算法 | 第8-10页 | | ·遗传算法的发展及国内外研究动态 | 第10-12页 | | ·遗传算法的发展 | 第10-11页 | | ·遗传算法在反演问题中的研究现状 | 第11-12页 | | ·本课题研究的主要任务和方法 | 第12-14页 | | ·本课题研究的任务 | 第12-13页 | | ·本文工作的主要内容 | 第13-14页 | | 2 激光尘埃粒子计数器系统介绍及数学模型 | 第14-23页 | | ·激光尘埃粒子计数器光电传感器的结构及工作原理 | 第14-15页 | | ·激光尘埃粒子计数器的信号采集系统及主要性能指标 | 第15-19页 | | ·激光尘埃粒子计数器的信号采集系统简单介绍 | 第15-16页 | | ·尘埃粒子计数器的主要性能参数 | 第16-19页 | | ·激光尘埃粒子计数器的数学模型及其存在的问题 | 第19-23页 | | ·激光尘埃粒子计数器的数学模型 | 第19-21页 | | ·最小二乘法及其扰动分析 | 第21-22页 | | ·最小二乘法的特征 | 第21页 | | ·最小二乘法的扰动分析 | 第21-22页 | | ·目前模型数据处理存在的问题分析及其解决的办法 | 第22-23页 | | 3 遗传算法的理论介绍 | 第23-38页 | | ·遗传算法的基本概念 | 第23-26页 | | ·遗传算法的基本思想及术语 | 第23-24页 | | ·遗传算法的特点及优点 | 第24-26页 | | ·基本遗传算法(SGA)及其实现技术 | 第26-33页 | | ·遗传算法的基本实现技术 | 第26-31页 | | ·基本遗传算法运行步骤及方框图 | 第31-33页 | | ·基本遗传算法举例 | 第33-37页 | | ·遗传算法解决激光尘埃粒子计数器数学模型反演的可行性 | 第37-38页 | | 4 遗传算法在激光尘埃粒子计数器中的应用 | 第38-53页 | | ·尘埃粒子计数器的标定过程及实质 | 第38页 | | ·实码自适应遗传算法在尘埃粒子计数器标定过程中的应用 | 第38-42页 | | ·改进遗传算法在模型反演应用中的方框图 | 第38页 | | ·改进的遗传算法解决模型参数优化 | 第38-42页 | | ·实码自适应遗传算法用于计数器模型反演的程序设计 | 第42-47页 | | ·实验结果及其分析 | 第47-52页 | | ·总结与讨论 | 第52-53页 | | 5 结论和展望 | 第53-54页 | | ·结论 | 第53页 | | ·展望 | 第53-54页 | | 致谢 | 第54-55页 | | 参考文献 | 第55-58页 | | 附录A | 第58-59页 | | 附录B | 第59-70页 |
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论文编号BS972231，这篇论文共70页
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