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全自动多功能免疫检验过程关键问题的优化研究

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全自动多功能免疫检验过程关键问题的优化研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第一章 绪论第13-33页
  1.1 研究背景及意义第13-14页
  1.2 国内外研究现状第14-21页
    1.2.1 全自动免疫检验医疗器械国内外研究现状第14-18页
    1.2.2 优化关键问题国内外研究现状第18-21页
  1.3 本文主要研究方法第21-30页
    1.3.1 调度优化方法第21-26页
    1.3.2 Bayes可靠度评价方法第26-28页
    1.3.3 多目标决策方法第28-30页
  1.4 课题来源第30页
  1.5 本文研究内容结构和安排第30-32页
  1.6 本章小结第32-33页
第二章 基于时间约束PN模型的免疫检验过程调度优化研究第33-58页
  2.1 引言第33页
  2.2 模型描述和建立第33-41页
    2.2.1 模型简介第33-34页
    2.2.2 符号表示第34-35页
    2.2.3 各子模块操作分析第35-39页
    2.2.4 模型建立第39-41页
  2.3 模型分析及求解第41-49页
    2.3.1 模型特性第41-45页
    2.3.2 可达树分析第45-47页
    2.3.3 模型求解第47-49页
  2.4 实验结果第49-56页
    2.4.1 Matlab试验结果分析第49-55页
    2.4.2 CPN Tools试验结果分析第55-56页
  2.5 本章小结第56-58页
第三章 基于NMPSO算法的不同检验项目类型的免疫检验过程调度优化研究第58-86页
  3.1 引言第58页
  3.2 不同检验项目类型的免疫检验过程调度优化问题描述第58页
  3.3 NMPSO算法第58-66页
    3.3.1 相关基础第58-60页
    3.3.2 算法的改进第60-64页
    3.3.3 基于NMPSO的算法第64-66页
  3.4 BENCHMARK标准函数实验分析第66-73页
    3.4.1 模型参数分析及仿真第67-69页
    3.4.2 早熟处理和均衡项分析及仿真第69-70页
    3.4.3 实验结果分析第70-73页
  3.5 在免疫检验过程优化调度的应用第73-85页
    3.5.1 应用说明第73-76页
    3.5.2 实验结果分析第76-85页
  3.6 本章小结第85-86页
第四章 基于双侧M-BAYES可信限在免疫检验过程的可靠性研究第86-111页
  4.1 引言第86页
  4.2 免疫检验过程可靠性问题描述第86-87页
  4.3 分布参数未知下的双侧M-BAYES可靠性评价方法第87-98页
    4.3.1 预备知识第87-91页
    4.3.2 双侧M-Bayes可信限相关定理及证明第91-98页
  4.4 在免疫检验过程中的实际应用第98-109页
    4.4.1 定理的验证和结果分析第98-105页
    4.4.2 与检验过程可靠性框图模型的结果比较第105-109页
  4.5 本章小结第109-111页
第五章 基于改进的熵权区间数多目标TOPSIS决策方法及在免疫检验系统上的应用第111-126页
  5.1 引言第111页
  5.2 免疫检验系统中的多目标决策问题描述第111-112页
  5.3 数学基础第112-114页
    5.3.1 区间数定义及其四则运算第112-113页
    5.3.2 区间数比较第113页
    5.3.3 区间数多目标决策问题的表达形式第113-114页
  5.4 基于改进的熵权区间数多目标TOPSIS决策方法模型第114-119页
    5.4.1 改进思路第114-117页
    5.4.2 建模过程第117-119页
  5.5 在免疫检验系统的多目标决策问题上的应用第119-124页
  5.6 本章小结第124-126页
结论与展望第126-129页
参考文献第129-140页
攻读博士学位期间取得的研究成果第140-142页
致谢第142-144页
附件第144页

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