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基于深度学习和强化学习的车辆定位与识别

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基于深度学习和强化学习的车辆定位与识别
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-16页
  1.1 研究工作的背景与意义第10-11页
  1.2 相关研究的国内外历史现状第11-13页
    1.2.1 车辆定位与识别的研究现状第11页
    1.2.2 深度学习与强化学习的研究现状第11-13页
  1.3 本文的主要贡献与创新第13-14页
  1.4 本论文的结构安排第14-16页
第二章 深度学习与强化学习第16-29页
  2.1 深度学习第16-22页
    2.1.1 卷积神经网络模型第16-19页
    2.1.2 深度信念网络模型第19-22页
  2.2 强化学习第22-26页
  2.3 深度学习与强化学习结合模型第26-28页
  2.4 本章总结第28-29页
第三章 车辆识别的仿真实现第29-55页
  3.1 车辆数据库制作介绍以及样本预处理第29-32页
  3.2 深度神经网络训练的通用讨论第32-35页
    3.2.1 统计学习与批量学习第32-33页
    3.2.2 学习率第33-35页
    3.2.3 激励函数第35页
  3.3 基于卷积神经网络的车辆识别第35-40页
  3.4 基于深度信念网络的车辆识别第40-47页
  3.5 基于卷积神经网络与强化学习的车辆识别第47-54页
  3.6 本章总结第54-55页
第四章 车辆定位与识别的系统实现第55-68页
  4.1 总体设计第55-57页
  4.2 车辆的定位第57-59页
  4.3 车辆的识别第59-62页
  4.4 结果与分析第62-67页
  4.5 本章总结第67-68页
第五章 总结与展望第68-70页
  5.1 总结第68-69页
  5.2 展望第69-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-75页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第75-76页

本篇论文共76页,点击这进入下载页面
 
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