液体状态机在足球机器人路径规划中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| ·液体状态机概述 | 第8-10页 |
| ·循环神经网络 | 第9-10页 |
| ·尖峰神经网络 | 第10页 |
| ·机器人路径规划 | 第10-12页 |
| ·全局路径规划 | 第11页 |
| ·局部路径规划 | 第11-12页 |
| ·机器人足球类人比赛概述 | 第12-18页 |
| ·机器人足球简介 | 第12-13页 |
| ·机器人足球的意义 | 第13-14页 |
| ·FIRA 机器人足球类人机器人比赛 | 第14-16页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-18页 |
| 第2章 尖峰神经网络 | 第18-29页 |
| ·尖峰神经元基本概念 | 第19-22页 |
| ·尖峰神经元背景 | 第19页 |
| ·尖峰神经元的特点 | 第19-21页 |
| ·SRM 模型应用 | 第21-22页 |
| ·尖峰神经元的神经网络 | 第22-24页 |
| ·尖峰神经网络的编码方式 | 第24-25页 |
| ·尖峰神经网络算法研究 | 第25-28页 |
| ·SP 算法 | 第25-27页 |
| ·粒子群算法 | 第27-28页 |
| 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 液体状态机 | 第29-50页 |
| ·一般定义 | 第29-33页 |
| ·无限状态机 | 第30-31页 |
| ·分离特性 | 第31-32页 |
| ·液体状态 | 第32页 |
| ·与生物学的联系 | 第32-33页 |
| ·液体层 | 第33-37页 |
| ·动态存储器 | 第33-34页 |
| ·理论分析 | 第34-37页 |
| ·学习算法 | 第37-44页 |
| ·parallel delta rule | 第37-39页 |
| ·误差反馈算法 | 第39-43页 |
| ·hebb 学习规则 | 第43-44页 |
| ·仿真工具 | 第44-48页 |
| ·产生对象 | 第45页 |
| ·设定参数 | 第45-46页 |
| ·建立连接 | 第46页 |
| ·记录单元 | 第46-47页 |
| ·运行 | 第47-48页 |
| ·应用 | 第48-49页 |
| 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 液体状态机在路径规划中的应用 | 第50-61页 |
| ·机器人路径规划方法的分类及介绍 | 第50-51页 |
| ·一般神经网络在路径规划中的应用 | 第51-54页 |
| ·神经网络与碰撞罚函数 | 第51-54页 |
| ·路径规划 | 第54页 |
| ·液体状态机在路径规划中的应用 | 第54-61页 |
| ·软件仿真 | 第56-59页 |
| ·实际应用 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 硕士研究生期间发表论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
