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基于神经网络的人工鱼行为模拟
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基于神经网络的人工鱼行为模拟
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-13页
第1章 绪论
第13-18页
· 课题背景
第13-14页
· 相关研究
第14-15页
· 人工鱼模型研究
第14页
· 人工鱼生态系统研究
第14-15页
· 人工神经网络的研究
第15页
· 研究目的
第15-16页
· 作者的工作
第16-17页
· 文章结构
第17页
· 本章小结
第17-18页
第2章 相关研究综述
第18-29页
· 神经网络概述
第18-19页
· 神经网络学习
第18-19页
· 神经网络在模式识别中的应用
第19页
· BP神经网络
第19-22页
· 节点输出
第20页
· 激励函数
第20-21页
· 误差计算
第21页
· 误差修正
第21-22页
· 参数设置
第22页
· 自组织竞争型网络
第22-25页
· 自组织竞争型网络结构简介
第22-23页
· 相似性测量
第23页
· 竞争学习
第23-25页
· SOM神经网络
第25-28页
· SOM神经网络结构
第25页
· 权值调整方法
第25-27页
· 学习过程
第27-28页
· 参数设置
第28页
· 本章小结
第28-29页
第3章 智能人工鱼理论模型及其实例
第29-38页
· 鱼类生理结构
第29页
· 建立智能人工鱼理论模型
第29-31页
· 建立人工鱼理论模型的意义
第31-32页
· 构建智能人工鱼实例模型
第32-34页
· 感知模型
第32-33页
· 思维模型
第33页
· 行为模型
第33-34页
· 在Unity3D中的实现
第34-37页
· 本章小结
第37-38页
第4章 人工鱼感知模型和行为模型
第38-51页
· 人工鱼感知模型设计
第38-46页
· 鱼类感知能力简介
第38页
· 感知模型结构
第38-39页
· 感受器设计
第39-41页
· 处理器设计
第41-43页
· 伪码实现
第43-46页
· 行为模型
第46-50页
· 行为系统设计概述
第46-47页
· 基本运动单位
第47-48页
· 闲逛的行为
第48页
· 躲避障碍的行为
第48-49页
· 逃逸的行为
第49-50页
· 捕食的行为
第50页
· 本章小结
第50-51页
第5章 人工鱼意图生成系统
第51-59页
· 意图生成系统概述
第51-52页
· BP网络结构设计
第52-54页
· BP网络输入
第52页
· BP网络隐藏层
第52页
· BP网络输出层
第52-53页
· BP网络激励函数和学习速率
第53-54页
· 数据准备阶段
第54-58页
· 训练阶段
第56页
· 工作阶段
第56-58页
· 本章小结
第58-59页
第6章 基于记忆的人工鱼自学习系统
第59-73页
· 鱼类的记忆和学习能力
第59页
· 人工鱼自学习系统基本模型
第59-63页
· 人工鱼自学习系统概述
第59-60页
· 人工鱼自学习系统基本模型设计
第60-63页
· 定点喂食学习系统设计
第63-68页
· 定点喂食学习系统概述
第63-64页
· 定点喂食学习系统实现
第64-68页
· 障碍物规避学习系统设计
第68-71页
· 障碍物规避学习系统概述
第68-69页
· 障碍物规避学习系统实现
第69-71页
· 本章小结
第71-73页
第7章 验证实验测试结果
第73-89页
· 验证实验概述
第73页
· 人工鱼4种意识行为模拟测试
第73-77页
· 行为模拟功能测试
第73-75页
· BP网络性能测试
第75-77页
· 定点喂食学习行为模拟
第77-82页
· 定点喂食学习功能测试
第77-79页
· 智能性分析验证
第79-80页
· SOM网络性能测试
第80-82页
· 障碍物规避学习行为模拟
第82-86页
· 障碍物规避学习行为功能测试
第82-84页
· SOM网络性能测试
第84-86页
· “老鱼”和“小鱼”行为模拟
第86-87页
· 寻找多个喂食点的行为模拟
第87页
· 与其他人工鱼行为模拟方法的对比
第87-88页
· 本章小结
第88-89页
第8章 总结展望
第89-91页
· 工作总结
第89页
· 不足和展望
第89-91页
参考文献
第91-93页
攻读硕士学位期间主要的研究成果
第93-94页
致谢
第94页
本篇论文共
94
页,
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