空间定位的神经网络机制
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 选题背景 | 第9-11页 |
| 1.3 神经网络的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.4 神经网络的应用领域 | 第14-16页 |
| 1.4.1 神经网络在导航领域的应用 | 第14-15页 |
| 1.4.2 神经网络在路径规划领域的应用 | 第15页 |
| 1.4.3 神经网络在人工智能领域的应用 | 第15-16页 |
| 1.5 神经网络研究的目的和意义 | 第16页 |
| 1.6 本文的主要工作内容 | 第16-19页 |
| 第2章 基础知识 | 第19-27页 |
| 2.1 物联网 | 第19-20页 |
| 2.2 大脑中的定位系统(GPS) | 第20-21页 |
| 2.3 神经网络的运行机制 | 第21-24页 |
| 2.3.1 位置细胞 | 第22页 |
| 2.3.2 网格细胞 | 第22-24页 |
| 2.4 赫布理论 | 第24页 |
| 2.5 傅里叶变换 | 第24-27页 |
| 第3章 网格细胞的计算模型 | 第27-35页 |
| 3.1 振荡相干模型 | 第27-29页 |
| 3.2 吸引子网络模型 | 第29-32页 |
| 3.3 自组织模型 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第4章 纯网格细胞吸引子网络模型设计 | 第35-53页 |
| 4.1 已有的纯网格细胞模型 | 第35-39页 |
| 4.2 对已有的纯网格细胞模型进行仿真 | 第39-43页 |
| 4.3 引入赫布学习规则 | 第43-45页 |
| 4.4 引入网络外部电流输入 | 第45-46页 |
| 4.5 实验仿真 | 第46-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 联合网格细胞吸引子网络模型设计 | 第53-75页 |
| 5.1 引入联合网格细胞概念 | 第53-54页 |
| 5.2 引入位置细胞的输入 | 第54-56页 |
| 5.3 路径整合机制 | 第56-57页 |
| 5.4 实验仿真 | 第57-69页 |
| 5.5 引入噪声 | 第69-70页 |
| 5.6 实验仿真 | 第70-72页 |
| 5.7 本章小结 | 第72-75页 |
| 第6章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 总结 | 第75页 |
| 6.2 展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第85页 |
