基于知识驱动的拟人智能控制系统若干关键技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第1章 智能控制理论及其技术发展 | 第11-36页 |
| ·智能控制理论研究进展 | 第11-15页 |
| ·智能控制产生的背景 | 第11-12页 |
| ·智能控制的定义和特点 | 第12-13页 |
| ·智能控制面临的问题 | 第13-14页 |
| ·现阶段智能控制的误区及其展望 | 第14-15页 |
| ·人工智能与拟人智能 | 第15-20页 |
| ·人的智能(HI) | 第15-16页 |
| ·人工智能(AI) | 第16-19页 |
| ·集成智能(II) | 第19-20页 |
| ·数据驱动与知识驱动 | 第20-21页 |
| ·数据驱动 | 第20页 |
| ·知识驱动 | 第20-21页 |
| ·人工神经网络及其学习方法 | 第21-32页 |
| ·基本的神经网络模型 | 第21-24页 |
| ·前向神经网络 | 第24-28页 |
| ·反馈神经网络 | 第28-29页 |
| ·随机神经网络 | 第29-31页 |
| ·自组织特征映射神经网络 | 第31-32页 |
| ·论文的主要研究内容及论文结构 | 第32-36页 |
| ·系统总体框架 | 第32-33页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第33-34页 |
| ·论文结构 | 第34-36页 |
| 第2章 多元信息融合机理 | 第36-54页 |
| ·概述 | 第36-38页 |
| ·多元信息与信息关联度 | 第38-43页 |
| ·多元信息 | 第38-40页 |
| ·信息关联度 | 第40-43页 |
| ·信息融合系统的结构模型 | 第43-47页 |
| ·集中式融合结构的实现方法 | 第43-44页 |
| ·分散式融合结构的实现方法 | 第44-47页 |
| ·多元信息的智能融合模型 | 第47-49页 |
| ·知识库 | 第47-48页 |
| ·信息采集和识别 | 第48页 |
| ·假设产生器 | 第48页 |
| ·知识表达 | 第48页 |
| ·知识链表 | 第48-49页 |
| ·多元信息的激励、互补和关联机制 | 第49-53页 |
| ·多元信息结构模型 | 第49-50页 |
| ·多元信息关系模型 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第3章 视频信号处理与图像理解 | 第54-77页 |
| ·概述 | 第54-55页 |
| ·视频信号处理 | 第55-70页 |
| ·视频信号处理系统结构 | 第55-56页 |
| ·背景分离及特征提取 | 第56-58页 |
| ·色彩滤波器及颜色提取 | 第58-62页 |
| ·车辆可视区域的目标检测与识别 | 第62-70页 |
| ·图像理解 | 第70-76页 |
| ·基于知识的图像理解系统的结构 | 第71-75页 |
| ·仿真实验 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第4章 语音识别与自然语言理解 | 第77-102页 |
| ·概述 | 第77-82页 |
| ·语音信号处理技术 | 第82-94页 |
| ·语音信号的预处理 | 第82-89页 |
| ·常用语音识别方法 | 第89-92页 |
| ·基于仿生模式识别的语音识别 | 第92-93页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第93-94页 |
| ·自然语言理解及其在控制领域的应用 | 第94-101页 |
| ·自然语言理解的基本模型 | 第94-96页 |
| ·语义的机器理解方法 | 第96-99页 |
| ·关键技术的实现 | 第99-101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 第5章 知识获取与知识进化 | 第102-115页 |
| ·概述 | 第102页 |
| ·知识的层次结构及其获取方法 | 第102-111页 |
| ·知识的层次结构 | 第102-104页 |
| ·知识获取方法 | 第104-111页 |
| ·知识链模型 | 第111-113页 |
| ·知识链的概念及结构 | 第111-112页 |
| ·知识链的构建流程 | 第112-113页 |
| ·知识进化机理 | 第113-114页 |
| ·知识进化的特点 | 第113-114页 |
| ·知识进化的模型 | 第114页 |
| ·本章小结 | 第114-115页 |
| 第6章 拟人智能控制策略与实现 | 第115-128页 |
| ·拟人智能控制模型 | 第115-117页 |
| ·拟人智能控制系统的特点 | 第115页 |
| ·拟人智能控制的基本模型 | 第115-117页 |
| ·控制策略与实现 | 第117-121页 |
| ·控制系统的动态特征向量 | 第117-118页 |
| ·系统动态特征模式及分类 | 第118-120页 |
| ·特征模式与控制策略的映射关系 | 第120-121页 |
| ·多智能体协作 | 第121-127页 |
| ·信息沟通机制 | 第121-122页 |
| ·支持协作的网络拓扑结构 | 第122-127页 |
| ·本章小结 | 第127-128页 |
| 第7章 原型系统设计与实验分析 | 第128-140页 |
| ·原型系统结构模型 | 第128-130页 |
| ·系统结构 | 第128-129页 |
| ·系统功能描述 | 第129-130页 |
| ·动态激光测距系统与仿真 | 第130-137页 |
| ·概述 | 第130页 |
| ·激光测距算法 | 第130-133页 |
| ·基于FPGA的动态激光测距系统结构 | 第133-136页 |
| ·测距系统仿真与结果分析 | 第136-137页 |
| ·原型系统实验与结论 | 第137-139页 |
| ·测距系统工作仿真 | 第137-138页 |
| ·拟人智能控制仿真 | 第138页 |
| ·操作控制模拟 | 第138-139页 |
| ·本章小结 | 第139-140页 |
| 第8章 研究工作总结与展望 | 第140-142页 |
| ·研究要点 | 第140-141页 |
| ·创新点 | 第141页 |
| ·展望 | 第141-142页 |
| 参考文献 | 第142-151页 |
| 致谢 | 第151-152页 |
| 攻读博士学位期间主持和参加的科研项目及发表的论文 | 第152-155页 |
