摘要 | 第1-8页 |
ABSTRACT | 第8-14页 |
第一章 绪论 | 第14-38页 |
·自然计算简介 | 第14-21页 |
·自然计算概念 | 第14-15页 |
·自然计算的发展历史 | 第15-17页 |
·人工神经网络 | 第17-19页 |
·遗传算法 | 第19-20页 |
·人工免疫算法 | 第20-21页 |
·人工内分泌系统 | 第21页 |
·人工内分泌系统研究简介 | 第21-34页 |
·人工内分泌系统概念 | 第21-26页 |
·与人工神经网络结合的人工内分泌模型 | 第26-28页 |
·人工内分泌系统保持控制系统处于稳定状态 | 第28-29页 |
·人工内分泌系统与情感系统的相互作用 | 第29-30页 |
·应用于分布式系统的人工激素模型 | 第30-33页 |
·人工内分泌系统研究小结 | 第33-34页 |
·本文研究内容和创新之处 | 第34-36页 |
·本文内容安排 | 第36页 |
·本章小结 | 第36-38页 |
第二章 人体内分泌系统简介 | 第38-52页 |
·内分泌系统概念 | 第38-40页 |
·内分泌系统基本概念 | 第38-39页 |
·内分泌系统功能 | 第39页 |
·内分泌系统研究历史 | 第39-40页 |
·内分泌系统研究现状 | 第40页 |
·内分泌系统结构 | 第40-42页 |
·内分泌系统与神经系统的关系 | 第42-44页 |
·激素的生理机制 | 第44-51页 |
·激素的分类 | 第44-46页 |
·激素的传播方式 | 第46-47页 |
·激素的调节特点 | 第47-50页 |
·激素作用的生理机制 | 第50-51页 |
·本章小结 | 第51-52页 |
第三章 基于内分泌系统和神经系统相互作用机制的研究 | 第52-70页 |
·TAES模型 | 第52-58页 |
·人工神经内分泌系统模型相关工作简介 | 第52-56页 |
·TAES模型算法 | 第56-58页 |
·人工神经网络模型在机器人控制系统中的应用简介 | 第58-64页 |
·机器人系统简介 | 第58-61页 |
·人工神经网络模型在机器人控制系统中的应用 | 第61-64页 |
·实验 | 第64-67页 |
·实验设置 | 第64-65页 |
·实验结果及分析 | 第65-67页 |
·本章小结 | 第67-70页 |
第四章 基于内分泌系统维持机体内平衡机制的研究 | 第70-86页 |
·EMNCS模型 | 第70-74页 |
·人体内平衡简介 | 第70-71页 |
·EMNCS模型框架 | 第71-73页 |
·EMNRCS模型算法 | 第73-74页 |
·实验 | 第74-84页 |
·实验简介 | 第74-79页 |
·实验结果及分析 | 第79-84页 |
·本章小结 | 第84-86页 |
第五章 受激素生理机制启发的分布式控制模型 | 第86-102页 |
·多机器人系统研究简介 | 第86-89页 |
·多机器人系统简介 | 第86-87页 |
·多机器人系统相关工作简介 | 第87-89页 |
·DHMRCS模型 | 第89-95页 |
·人工激素模型相关工作简介 | 第89-92页 |
·DHMRCS模型算法 | 第92-95页 |
·DHMRCS模型算法复杂度分析 | 第95页 |
·实验 | 第95-100页 |
·实验简介 | 第96页 |
·实验结果 | 第96-99页 |
·实验分析 | 第99-100页 |
·本章小结 | 第100-102页 |
第六章 受激素启发的协同定位控制模型 | 第102-114页 |
·协同定位问题简介 | 第102-104页 |
·DHFS模型 | 第104-109页 |
·激素的传播与作用特点 | 第104-106页 |
·DHFS 模型 | 第106-109页 |
·实验 | 第109-113页 |
·实验简介 | 第109-111页 |
·实验结果及分析 | 第111-113页 |
·本章小结 | 第113-114页 |
第七章 总结和展望 | 第114-118页 |
·全文总结 | 第114页 |
·本文创新点 | 第114-115页 |
·下一步的研究方向 | 第115-116页 |
·结束语 | 第116-118页 |
参考文献 | 第118-130页 |
致谢 | 第130-132页 |
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第132页 |