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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

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