针对经典人工蜂群算法收敛速率较慢,后期易陷入局部最优解的不足,本文将粒子群算法中\全局最优\的思想引入到人工蜂群算法的改进过程,从而形成了一种新的人工蜂群改进算法——粒子蜂群算法.首先,提出了趋优度的概念,用来衡量引领蜂在有限次迭代过程中向全局最优解靠近或远离的程度,趋优度值可以评价个体的\发展潜力\,趋优度值越低的个体,越需要增大变异的程度,以便找到质量更优的解.其次,专门设计了一种新的蜜蜂群体——粒子蜂,在引领蜂变异阶段根据趋优度的大小将引领蜂变异为侦查蜂和粒子蜂,粒子蜂的出现在很大程度上增加了种群的多样性,拓展了算法的搜索范围.然后,通过粒子蜂群算法种群序列是一个有限齐次马尔科夫链和种群进化单调性的分析,验证了本文所提算法的种群序列依概率1收敛于全局最优解集.最后,将本文所提算法应用于多个常见测试函数,并与经典蜂群算法、近年其他文献改进蜂群算法进行了仿真对比研究,仿真结果表明本文所提算法确实加大了种群的分散度、扩宽了搜索范围,从而具有更快的收敛速度和更高的寻优精度

一、行星大气透射光谱. 1 1 相关知识点. 1 2 不同分子的吸收波段. 1 3 行星大气透射光谱计算原理. 5 4 典型系统吸收光谱例子. 6 二、行星自身光谱.7 1 反射光谱的计算. 7 （1）反照率. 8 （2）大气吸收. 9 2 行星热辐射光谱的计算.10 （1）行星有效温度（近似为行星平衡温度）.11 三、行星大气吸收深度的计算.12 1 改变恒星光谱.12 2 改变恒星半径.13 3 改变行星半径.13 4 改变行星重力（标高）.13 四、天文观测台址介绍.15 1 智利北部阿拉卡玛沙漠.15 2 Australian Astronomical Observatory.16 3 South African Astronomical Observatory.17 4 Roque de los Muchachos Observatory.17 5 Maunakea Observatory.18 6 Lick Observatory. 18 7 LIGO Hanford Observatory. 19 8 兴隆观测站.20 9 四川稻城.20 10 Xinjiang Astronomical Observatory. 21 五、观测窗口计算.23 1 凌星窗口的推算.23 2 观测窗口的判定标准.23 六、望远镜参数的选择.25 1 望远镜的几个重要参数.25 2 望远镜选择的基本原理.25 七、光谱探测误差模型.28 1 恒星噪声.28 2 背景噪声.29 3 探测器噪声.32 4 望远镜热噪声.34 5 稳定性噪声.35 6 其他系统噪声.36 八、信噪比的提升.37 1 信噪比提升的意义.37 2 信噪比提升的途径.37 附录：.39 1 坐标转换.39 2 黑体辐射.39

介绍了几种主要的转炉烟气分析碳含量预报模型，并分析了其中的指数衰减模型及其三种改进算法的基本原理和优缺点。在综合三种模型优点的基础上，提出了基于“极限碳含量拟合+曲线同步更新”算法的改进指数模型。首先，利用历史炉次吹炼后期的脱碳氧效率和碳含量数据，通过指数拟合得到“历史脱碳曲线”和极限碳含量参数；其次，使用当前炉次吹炼中期的最大脱碳氧效率值对“历史脱碳曲线”的特征参数进行替换，得到当前炉次吹炼后期的“参考脱碳曲线”，再对其进行归一化处理，得到归一化的“参考脱碳曲线”；然后，采用多点校正的方法，计算当前炉次吹炼至各等距离校正点时“参考脱碳曲线”的脱碳量，并根据计算脱碳量与转炉实际脱碳量的偏差，对熔池碳含量及脱碳曲线参数进行计算与校正，得到“计算脱碳曲线”；最后，通过逐次迭代计算对“参考脱碳曲线”和“计算脱碳曲线”进行同步更新，进而实现对转炉吹炼后期熔池碳含量的精准预报。研究表明，改进的指数模型具有较高的准确率，终点碳含量预报误差在±0.02%范围内的命中率达到90%

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