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GA-BP神经网络在导航路径规划中的应用

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第1章 绪论第9-14页
   ·研究背景第9-10页
   ·研究意义第10-11页
   ·研究现状第11-12页
   ·本文的研究内容及章节安排第12-14页
第2章 车载导航路径规划研究第14-22页
   ·路径规划的基本问题第14-15页
   ·最优路径评价标准第15-16页
   ·常见的路径规划的方法概述第16-17页
   ·A~*算法第17-21页
     ·A~*算法的基本原理第17-19页
     ·A~*算法基本流程第19-21页
     ·A~*算法的不足第21页
   ·本章小结第21-22页
第3章 GA-BP神经网络算法研究第22-31页
   ·BP神经网络简介第22-23页
   ·遗传算法简介第23-27页
     ·遗传算法步骤第23-24页
     ·遗传算法的基本要素第24-27页
   ·遗传算法优化神经网络基本原理第27-29页
     ·遗传算法和BP结合的方式第28页
     ·混合GA-BP神经网络算法主要思想第28页
     ·混合GA-BP神经网络算法步骤第28-29页
   ·本章小结第29-31页
第4章 混合GA-BP神经网络的最短路径算法第31-49页
   ·路网模型的建立第31-36页
     ·图论的思想第31-32页
     ·路网模型第32-34页
     ·路网数据的存储结构第34-36页
   ·用于求解最短路径的遗传神经网络算法第36-38页
     ·编码第36页
     ·初始化种群第36-37页
     ·遗传操作第37-38页
     ·适应度函数第38页
   ·仿真分析第38-48页
     ·遗传算法交叉率和变异率的选取第38-42页
     ·混合GA-BP神经网络算法第42-46页
     ·仿真结果分析第46-48页
   ·本章小结第48-49页
第5章 GA-BP神经网络在导航路径规划中的应用第49-65页
   ·具有交通转向限制的路网模型第49-58页
     ·道路的表示第49-54页
     ·路网的连通性表示第54-55页
     ·交通转向限制解决方法第55-56页
     ·路阻的标定第56-58页
   ·道路拓扑网络数据的生成第58-61页
     ·数据的提取与处理第58-60页
     ·数据的存储第60-61页
   ·导航路径规划在实际数字地图中的应用第61-64页
   ·本章小结第64-65页
第6章 总结与展望第65-67页
   ·总结第65页
   ·展望第65-67页
参考文献第67-70页
致谢第70-71页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第71页

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