面向人机交互的强化学习与意图推理

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面向人机交互的强化学习与意图推理

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面向人机交互的强化学习与意图推理

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-10页
第一章绪论	第10-19页
· 课题背景及研究意义	第10-11页
· 人机交互技术发展及应用	第11-14页
· 强化学习	第14-15页
· 强化学习简述	第14页
· 存在的问题及解决途径	第14-15页
· 意图推理	第15-16页
· 意图推理概述	第15-16页
· 研究现状总结	第16页
· 意图推理与强化学习的融合	第16-17页
· 本文主要内容和章节安排	第17-19页
第二章强化学习理论及算法	第19-28页
· 引言	第19页
· 强化学习模型与主要组成要素	第19-22页
· 强化学习基本模型	第19-20页
· 强化学习主要组成元素	第20-22页
· 马尔可夫决策模型(MDP)	第22-23页
· 强化学习基本算法	第23-26页
· 瞬时差分算法(TD)	第24-25页
· Q学习算法(Q-learning)	第25-26页
· 人机交互应用中的关键问题	第26-27页
· 泛化问题	第26-27页
· 收敛速度	第27页
· 强化函数与算法结构设计	第27页
· 本章小结	第27-28页
第三章基于强化学习和意图推理的目标跟踪	第28-46页
· 引言	第28-30页
· 系统控制框架与基础理论	第30-35页
· 系统控制框架概述	第30页
· 粒子滤波	第30-33页
· 灰色预测	第33-35页
· 加入意图推理的强化学习算法	第35-37页
· 系统实现与实验	第37-45页
· 实验平台	第37-39页
· 状态环境的划分	第39页
· 机器人动作行为的定义	第39-40页
· 奖惩回报函数的设定	第40页
· 实验结果与分析	第40-45页
· 本章小结	第45-46页
第四章基于意图推理的交互式强化学习	第46-68页
· 引言	第46-47页
· 基本交互式强化学习算法	第47-50页
· 交互式强化学习算法	第47-48页
· 探索与利用	第48-50页
· 基于贪婪指导的交互式强化学习算法	第50-54页
· 基于意图推理的交互式强化学习算法	第54-59页
· 奖惩意图的建模与推理	第55-57页
· 指导意图的建模与推理	第57-58页
· 算法设计	第58-59页
· 实验设计与结果分析	第59-66页
· 实验任务设计	第60-62页
· 对比实验设计	第62页
· 实验结果与分析	第62-66页
· 本章小结	第66-68页
第五章总结与展望	第68-70页
· 论文工作总结	第68-69页
· 研究展望	第69-70页
参考文献	第70-77页
致谢	第77-78页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文	第78-80页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。

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