基于解释图剪枝算法的概率规划识别系统的研究及实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 引言 | 第9-11页 |
| 第一章 智能规划概述 | 第11-14页 |
| ·智能规划的基本概念 | 第11-12页 |
| ·智能规划的发展 | 第12-13页 |
| ·规划问题描述语言 | 第13-14页 |
| 第二章 规划识别的研究与发展 | 第14-22页 |
| ·规划识别概述 | 第14页 |
| ·规划识别的发展 | 第14-15页 |
| ·规划识别分类 | 第15-17页 |
| ·根据智能体在规划识别中的作用分类 | 第15页 |
| ·根据规划识别是否具有规划库分类 | 第15-16页 |
| ·根据规划识别是否有完备的领域知识分类 | 第16页 |
| ·根据所识别的动作序列是否完全可观察分类 | 第16页 |
| ·根据观察结果是否可信赖分类 | 第16-17页 |
| ·规划识别方法 | 第17-21页 |
| ·基于事件层的规划识别 | 第17页 |
| ·基于限定理论的规划识别 | 第17-18页 |
| ·基于规划知识图的规划识别 | 第18页 |
| ·基于语法分析的规划识别 | 第18-19页 |
| ·基于规划执行的规划识别 | 第19页 |
| ·基于目标图分析的目标识别 | 第19-20页 |
| ·基于动态贝叶斯网络的规划识别 | 第20页 |
| ·基于决策理论的规划识别 | 第20页 |
| ·基于隐马尔可夫模型的规划识别 | 第20-21页 |
| ·规划识别的应用 | 第21-22页 |
| 第三章 基于解释图剪枝的规划识别算法 | 第22-38页 |
| ·基本的规划表示 | 第22-25页 |
| ·表示行动分解 | 第23-24页 |
| ·层次规划的图形化表示 | 第24-25页 |
| ·时序约束关系及定义 | 第25-26页 |
| ·值传递 | 第26-27页 |
| ·扩展的规划表示 | 第27-28页 |
| ·识别算法 | 第28-34页 |
| ·解释图剪枝算法 | 第28-29页 |
| ·解释图（EG）的扩展算法 | 第29-30页 |
| ·概率值传递算法 | 第30-32页 |
| ·目标假设子树（GHT）扩展算法 | 第32-33页 |
| ·识别算法 | 第33-34页 |
| ·应用举例 | 第34-36页 |
| ·可处理的问题 | 第36-38页 |
| ·偏序规划 | 第36-37页 |
| ·未观察动作（部分可观察性） | 第37页 |
| ·实现多目标的交替多规划 | 第37页 |
| ·误导动作 | 第37-38页 |
| 第四章 EGPPR 规划识别系统的设计与实现 | 第38-49页 |
| ·系统介绍 | 第38页 |
| ·系统功能设计 | 第38-39页 |
| ·系统基本类的设计 | 第39-42页 |
| ·结点类 | 第39页 |
| ·边类 | 第39-40页 |
| ·解释图类 | 第40页 |
| ·关系类 | 第40-42页 |
| ·各类之间的关系 | 第42页 |
| ·系统工作流程 | 第42页 |
| ·开发工具及测试环境 | 第42页 |
| ·实验结果及分析 | 第42-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 后记 | 第53-54页 |
| 在学期间公开发表论文情况 | 第54页 |
