基于激光散射原理的激光粒度仪是粒度测量领域应用最广泛的仪器。其数据处理算法对激光粒度仪的测量精度、重复性、真实性起决定作用,而无模式数据处理算法是最为有效的获得真实粒度分布的方法。为此,本文围绕无模式数据处理算法进行了深入研究。提出了引入渐变细化因子的Projection改进算法以及最速下降法、修正牛顿法和共轭梯度法四种算法,并对算法的性能进行了理论分析和实验论证。论文主要工作及创新性如下: 1.在课题组已有研究成果的基础上,提出引入渐变细化因子的Projection无模式数据处理改进算法。通过理论分析和计算机模拟,全面研究了改进算法的噪声敏感性以及迭代速度和迭代精度的问题。2.提出将最速下降法、修正牛顿法和共轭梯度法作为无模式算法应用到激光粒度仪的数据处理中。对三种最优化算法分别进行了计算机模拟并对不同算法的处理数据的性能做了对比分析。3.对所提出的算法进行编程并应用到激光粒度仪上,对标准粒子板以及国家标准粒子进行了实际的测量实验。并将标准粒子处理的结果与MALVERN仪器的处理结果进行了对比和分析。实验结果表明本文的四种算法均可迅速有效的得到处理结果,相对而言,尤以最速下降法处理效果最佳。