《表5 ABC算法、NNPT算法、Chahine算法的仿真结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于人工蜂群算法的多峰颗粒粒度分布反演》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

将人工蜂群算法与另外两种应用广泛的独立模式算法——NNPT算法和Chahine算法进行仿真反演对比.在团队前期的研究中已知NNPT算法对颗粒重量频率分布曲线的宽度较为敏感[18]，且NNPT算法和Chahine算法都对噪声较为敏感.因此选取不同宽度的粒径分布曲线并对理论散射光能分布向量添加5%的随机噪声进行反演精度对比实验.假设颗粒粒度理论特征参数σ分别取2、4、6，对服从Johnson′s SB分布函数的粒径单峰分布和双峰分布进行反演，人工蜂群算法的参数M初始生成范围为[3～100]，σ初始生成范围为[0～40]，其他参数与之前一样.采用颗粒重量频率分布曲线相对均方根误差作为评价标准，反演结果如表5所示.