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人工生命与模式形成

第1章 “人工生命”概论第7-21页
    1.1 “人工生命”的起源和定义第7-10页
    1.2 “人工生命”的研究内容第10-15页
    1.3 人工生命和复杂性科学第15-16页
    1.4 人工生命艺术第16-21页
第2章 人工生命的生物基础第21-28页
    2.1 生命系统的内涵和特征第21-22页
    2.2 关于生命的两种观点第22-26页
        2.2.1 进化的观点第23-25页
        2.2.2 生命的生态观点第25-26页
    2.3 生命的起源第26-28页
第3章 CA、CNN与混沌边缘第28-41页
    3.1 细胞自动机第28-32页
        3.1.1 细胞自动机定义第28-29页
        3.1.2 Wolfram的CA定性分类第29-30页
        3.1.3 郎顿的混沌边缘研究第30-32页
    3.2 细胞神经网络第32-37页
        3.2.1 细胞神经网络定义第32-34页
        3.2.2 标准CNN模板和基因第34页
        3.2.3 一些定理和概念第34-36页
        3.2.4 广义元胞自动机第36-37页
    3.3 通用CNN细胞第37-38页
    3.4 局部活动理论与混沌边缘第38-41页
第4章 模式形成的动力学第41-67页
    4.1 前言第41-43页
    4.2 标准自治CNN中的模式形成第43-47页
        4.2.1 生物和物理中的图案形成第47页
    4.3 连续输出GCA的空时模式研究第47-66页
        4.3.1 划分动力学类型第47-61页
            4.3.1.1 细胞活度第48-49页
            4.3.1.2 生命游戏的GCA变异第49-51页
            4.3.1.3 模拟结果第51页
            4.3.1.4 模拟试验举例第51-57页
            4.3.1.5 混沌边缘第57-61页
        4.3.2 记忆的作用第61-64页
        4.3.3 结论第64-66页
    4.4 进化图象与自动绘画第66-67页
第5章 虚拟生物视觉模型研究第67-89页
    5.1 智能虚拟环境IVE第68-70页
    5.2 虚拟生物的视觉模型研究第70-77页
        5.2.1 模拟视觉系统结构第71-73页
        5.2.2 遗传算法第73-76页
        5.2.3 结论第76-77页
        5.2.4 未来的研究方向第77页
    5.3 视觉模型的进一步实验第77-80页
        5.3.1 形状识别第78页
        5.3.2 数字识别第78-79页
        5.3.3 一个视知觉的小实验第79-80页
    5.4 CNN自适应图像滤波第80-87页
        5.4.1 图像滤波第80-81页
        5.4.2 CNN自适应图像滤波器结构第81-82页
        5.4.3 阈值的自适应控制第82-85页
        5.4.4 增益的自适应控制第85-87页
        5.4.5 结论第87页
    5.5 结束语第87-89页
参考文献第89-96页

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