| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-36页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 文献评述--国内外研究发展现状 | 第10-33页 |
| 1.2.1 微机电系统MEMS | 第10-12页 |
| 1.2.2 生理学 | 第12-20页 |
| 1.2.3 传统人工智能 | 第20-26页 |
| 1.2.4 人工生命 | 第26-33页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第33-34页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第34-35页 |
| 1.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第2章 MEMS 仿生个体的顶层设计 | 第36-62页 |
| 2.1 需求分析与可行性分析 | 第36-39页 |
| 2.1.1 需求分析 | 第36-37页 |
| 2.1.2 可行性分析 | 第37-39页 |
| 2.2 理论基础：基于先验知识/态势感知/学习的MEMS仿生个体 | 第39-46页 |
| 2.2.1 参考和借鉴相关学科的研究内容 | 第40页 |
| 2.2.2 以现存生物为原始模型和可信的学术思想源泉 | 第40页 |
| 2.2.3 遵循并进一步发展人工生命研究的学术思想 | 第40-42页 |
| 2.2.4 基于态势感知/先验知识/仿生学习的MEMS仿生个体 | 第42-46页 |
| 2.3 模型构建与数理表述 | 第46-55页 |
| 2.3.1 模型构建 | 第47-49页 |
| 2.3.2 数理表述 | 第49-55页 |
| 2.4 实现方法与成果形式 | 第55-61页 |
| 2.4.1 实现方法 | 第55-58页 |
| 2.4.2 成果形式 | 第58-60页 |
| 2.4.3 应用设计 | 第60-61页 |
| 2.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第3章 基于微纳传感器的仿生感官 | 第62-88页 |
| 3.1 原理分析 | 第63-69页 |
| 3.1.1 基本原理 | 第63-64页 |
| 3.1.2 硬件比较：加速度计 | 第64-66页 |
| 3.1.3 加速度传感器的输入分析 | 第66-67页 |
| 3.1.4 有关的先验知识 | 第67页 |
| 3.1.5 单传感器信息挖掘及其算法 | 第67-68页 |
| 3.1.6 多感官信息融合 | 第68-69页 |
| 3.2 验证实验1：加速度计聚焦变化的仿生使用 | 第69-72页 |
| 3.3 验证实验2：加速度计基于先验知识的仿生使用 | 第72-80页 |
| 3.3.1 重力加速度g的分解/信息挖掘 | 第72-73页 |
| 3.3.2 对重力加速度g数值的连续观测/信息挖掘 | 第73-74页 |
| 3.3.3 对载体加速度输入信号的观测/信息挖掘 | 第74页 |
| 3.3.4 对人体动态周期行为的观测/信息挖掘 | 第74页 |
| 3.3.5 对人体瞬态行为或事件的观测/信息挖掘 | 第74-79页 |
| 3.3.6 多种输入时的观测/信息挖掘 | 第79页 |
| 3.3.7 实验结果分析 | 第79-80页 |
| 3.4 验证实验3：仿生的传感器信息初级融合 | 第80-85页 |
| 3.5 本章讨论 | 第85-86页 |
| 3.6 本章小结 | 第86-88页 |
| 第4章 MEMS 仿生个体的态势感知与先验知识学习 | 第88-104页 |
| 4.1 仿生态势感知 | 第88-95页 |
| 4.1.1 仿生态势感知的实现 | 第88-90页 |
| 4.1.2 仿生态势感知实验 | 第90-93页 |
| 4.1.3 实验结果分析 | 第93-94页 |
| 4.1.4 实验结果的进一步讨论 | 第94-95页 |
| 4.2 交互学习 | 第95-97页 |
| 4.2.1 交互学习原理 | 第96页 |
| 4.2.2 交互学习的讨论 | 第96-97页 |
| 4.3 归纳学习 | 第97-100页 |
| 4.3.1 归纳学习原理 | 第97-98页 |
| 4.3.2 特征值有效邻域的调整 | 第98-99页 |
| 4.3.3 错误先验信息的修正 | 第99-100页 |
| 4.3.4 归纳学习的讨论 | 第100页 |
| 4.4 试错学习 | 第100-102页 |
| 4.4.1 试错学习原理 | 第100-101页 |
| 4.4.2 试错学习的实现 | 第101页 |
| 4.4.3 试错学习的讨论 | 第101-102页 |
| 4.5 本章讨论 | 第102-103页 |
| 4.6 本章小结 | 第103-104页 |
| 第5章 MEMS 仿生个体生命历程的实现 | 第104-111页 |
| 5.1 MEMS仿生个体的出生与成长 | 第104-105页 |
| 5.2 MEMS仿生个体的遗传 | 第105-108页 |
| 5.2.1 异名基因的合并 | 第107页 |
| 5.2.2 同名基因的合并与选优 | 第107-108页 |
| 5.3 MEMS仿生个体的进化 | 第108-109页 |
| 5.4 MEMS仿生个体的死亡 | 第109页 |
| 5.5 本章小结 | 第109-111页 |
| 第6章 总结与展望 | 第111-114页 |
| 6.1 论文主要内容与主要结论 | 第111-112页 |
| 6.1.1 论文主要内容 | 第111页 |
| 6.1.2 论文主要结论 | 第111-112页 |
| 6.2 论文主要贡献与主要创新点 | 第112-113页 |
| 6.2.1 论文主要贡献 | 第112页 |
| 6.2.2 主要创新点 | 第112-113页 |
| 6.3 未来工作的展望 | 第113-114页 |
| 参考文献 | 第114-123页 |
| 致谢 | 第123-125页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第125-126页 |
