| 第一章 绪论 | 第1-17页 |
| ·机器人手的发展概况 | 第12页 |
| ·机器人手预抓取模式分类方法研究的目的和意义 | 第12-13页 |
| ·机器人手预抓取模式分类方法的发展现状 | 第13-15页 |
| ·机器人手预抓取模式分类技术的应用前景 | 第15页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第15-17页 |
| 第二章 机器人手预抓取分类模式及贝叶斯分类器 | 第17-33页 |
| ·前言 | 第17页 |
| ·机器人手预抓取分类模式研究 | 第17-21页 |
| ·预抓取任务的多元化性质 | 第18页 |
| ·最优抓取模式 | 第18-19页 |
| ·机器人手预抓取分类模式 | 第19-21页 |
| ·贝叶斯决策理论 | 第21-32页 |
| ·贝叶斯决策理论 | 第21-22页 |
| ·贝叶斯决策 | 第22-23页 |
| ·贝叶斯分类器的设计 | 第23页 |
| ·基于贝叶斯的机器人手预抓取模式分类器的实现 | 第23-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于BP 神经网络的机器人手预抓取模式分类 | 第33-63页 |
| ·前言 | 第33页 |
| ·BP 神经网络结构 | 第33-36页 |
| ·运用BP 神经网络对机器人手预抓取模式分类 | 第36-61页 |
| ·BP 网络的创建 | 第36页 |
| ·特征向量的提取 | 第36-61页 |
| ·结论 | 第61-63页 |
| 第四章 基于支持向量机的机器人手预抓取模式分类 | 第63-75页 |
| ·前言 | 第63页 |
| ·支持向量机简介 | 第63-66页 |
| ·基于支持向量机的多类分类方法 | 第66-68页 |
| ·机器人多指手预抓取动作的分类 | 第68-73页 |
| ·对几何形状规则的物体的预抓取模式分类 | 第68-72页 |
| ·对几何形状不规则的物体的预抓取模式分类 | 第72-73页 |
| ·结论 | 第73-75页 |
| 第五章 总结与展望 | 第75-77页 |
| ·工作总结 | 第75-76页 |
| ·以后的研究方向 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 附录：发表论文情况 | 第81页 |