发育机器人集成学习算法研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章 绪论	第10-17页
·课题的研究背景及意义	第10-11页
·发育机器人研究现状	第11-15页
·发育模型	第12-13页
·发育学习方法	第13-15页
·主要研究工作及内容安排	第15-17页
第2章 集成学习	第17-33页
·集成学习的基本概念	第17页
·集成学习的诞生与发展	第17-19页
·集成学习的有效原因及条件	第19-20页
·集成学习的主要算法	第20-25页
·Boosting算法	第20-23页
·Bagging算法	第23-24页
·交叉验证	第24-25页
·神经网络集成	第25-31页
·神经网络集成研究	第25-30页
·神经网络集成的应用成果	第30-31页
·本章小结	第31-33页
第3章 任务驱动的发育学习算法集成	第33-49页
·引言	第33-34页
·任务驱动的发育模型	第34-36页
·任务驱动的发育学习算法	第36-37页
·TDD算法集成	第37-48页
·负相关学习	第38-40页
·负相关神经网络集成算法	第40-41页
·负相关集成 TDD	第41-42页
·TDD和NCETDD的前端处理和主要载体	第42-48页
·本章小结	第48-49页
第4章 算法的实现与仿真	第49-58页
·软硬件实验环境介绍	第49-50页
·TDD算法主要性能测试	第50-54页
·实时性测试	第51-52页
·任务区分性测试	第52-53页
·多任务性测试	第53-54页
·NCETDD算法主要性能测试	第54-56页
·NCETDD参数设置及实验方案	第54页
·NCETDD泛化能力测试	第54-56页
·NCETDD实时性测试	第56页
·本章小结	第56-58页
结论	第58-59页
参考文献	第59-67页
攻读学位期间发表的论文和取得的科研成果	第67-68页
致谢	第68页