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基于激励学习的人机口语对话策略优化

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第1章 绪论第8-12页
   ·课题背景和研究意义第8页
   ·口语对话系统的发展第8-9页
   ·口语对话系统的主要应用形式和方向第9-10页
   ·国内国际研究现状第10-11页
   ·本文所做的工作第11-12页
第2章 理论基础第12-24页
   ·口语对话系统的基本逻辑层次第12页
   ·口语对话系统的基本系统组成第12-18页
     ·语音识别单元第13-15页
     ·对话管理单元第15-17页
     ·语音合成单元与数据库第17-18页
   ·激励学习简介第18-22页
     ·激励学习历史沿革第18-19页
     ·激励学习基本模型第19-21页
     ·激励学习简单示例第21页
     ·激励学习基本算法第21-22页
   ·本章小结第22-24页
第3章 RL-SDS模型的建立第24-32页
   ·使用激励学习产生和优化对话策略第24-25页
     ·使用激励学习为对话策略管理建模的可行性第24-25页
     ·模型中主要应包涵的内容第25页
   ·Singh的模型介绍第25-26页
   ·Walker的模型简介第26-27页
   ·RL-SDS模型第27-31页
     ·对话过程在模型中的约简第27-28页
     ·模型中的状态离散化第28页
     ·模型中的状态表示第28-29页
     ·模型中的动作表示第29-30页
     ·模型中的 MDP第30页
     ·RL-SDS模型的实现步骤第30-31页
   ·RL-SDS模型与Singh和Walker模型的比较第31页
   ·本章小结第31-32页
第4章 RL-SDS模型在特定任务领域中的应用第32-42页
   ·特定任务领域对话环境下的状态第32-33页
   ·特定任务领域对话环境下的动作第33页
   ·特定任务领域对话环境下的奖赏和折扣第33-34页
   ·模型在特定任务领域对话环境下的复杂度第34-36页
   ·RL-SDS模型的实现第36-39页
   ·与Singh模型的比较第39-40页
   ·本章小结第40-42页
第5章 RL-SDS模型在心理咨询系统中的应用第42-48页
   ·心理咨询系统的状态和动作第42-43页
   ·心理咨询系统的奖赏确定第43-44页
   ·心理咨询系统中RL-SDS模型的实现第44-45页
   ·系统的训练结果第45-47页
   ·本章小结第47-48页
结论与展望第48-50页
参考文献第50-53页
致谢第53-54页
附录 A 攻读学位期间发表的学术论文第54-55页
附录 B 攻读硕士学位期间参与研究的科研项目第55页

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