基于深度学习的机器人场景识别研究

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基于深度学习的机器人场景识别研究

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基于深度学习的机器人场景识别研究

论文目录
摘要	第4-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-16页
1.1 研究背景及意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-14页
1.2.1 移动机器人技术的发展	第10-11页
1.2.2 场景识别研究现状	第11-12页
1.2.3 深度学习的发展及研究现状	第12-14页
1.3 论文主要内容	第14-16页
第2章深度学习相关技术	第16-28页
2.1 人工神经网络	第16-18页
2.2 深度学习	第18-21页
2.2.1 深度学习概述	第18-19页
2.2.2 深度学习与浅层学习网络比较	第19-20页
2.2.3 深度学习的训练过程	第20-21页
2.3 深度学习模型和方法	第21-28页
2.3.1 自动编码器	第21-23页
2.3.2 限制玻尔兹曼机	第23-25页
2.3.3 稀疏编码	第25-26页
2.3.4 深信度网络	第26-28页
第3章机器人场景识别系统	第28-39页
3.1 机器人平台	第28-30页
3.1.1 机器人硬件平台	第28-29页
3.1.2 机器人软件平台	第29-30页
3.2 建立机器人场景识别系统	第30-39页
3.2.1 系统总体结构	第30-32页
3.2.2 视觉传感器模块	第32页
3.2.3 位姿系统	第32-33页
3.2.4 激光传感器模块	第33-39页
第4章基于卷积神经网络的机器人场景识别	第39-55页
4.1 卷积神经网络	第39-43页
4.1.1 卷积神经网络结构	第40页
4.1.2 感受野和权值共享	第40-41页
4.1.3 卷积操作	第41-42页
4.1.4 下采样池化操作	第42-43页
4.1.5 训练过程	第43页
4.2 实验数据集	第43-46页
4.2.1 实验数据集来源	第43-45页
4.2.2 实验数据集预处理	第45-46页
4.3 本文卷积神经网络模型	第46-47页
4.4 实验结果及分析	第47-55页
4.4.1 激活函数分析实验	第48-49页
4.4.2 Dropout技术	第49页
4.4.3 池化层方法分析实验	第49-51页
4.4.4 学习率下降方法分析实验	第51页
4.4.5 不同场景数据集实验	第51-55页
第5章结论	第55-56页
参考文献	第56-59页
在学研究成果	第59-60页
致谢	第60页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。

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