| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 核电站检修工作以及核电站机器人的研究现状 | 第9-13页 |
| 1.1.1 核电站检修工作的背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 核电站机器人的研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2 课题的研究目的及意义 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容及组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 基于概率推理的核电站检修机器人基元动作的学习 | 第16-26页 |
| 2.1 核电站检修机器人基元动作的概念及表示方法 | 第16-18页 |
| 2.1.1 核电站检修机器人基元动作的概念 | 第16-17页 |
| 2.1.2 核电站检修机器人基元动作的表示方法 | 第17-18页 |
| 2.2 基于概率推理的基元动作学习算法 | 第18-20页 |
| 2.2.1 有约束的随机生成方法 | 第19页 |
| 2.2.2 知识库匹配算法 | 第19-20页 |
| 2.3 基元动作学习算法流程 | 第20-22页 |
| 2.3.1 学习算法的目标函数 | 第20-21页 |
| 2.3.2 学习算法的流程与步骤 | 第21-22页 |
| 2.4 算法的实验验证及结果分析 | 第22-24页 |
| 2.4.1 实验配置 | 第22页 |
| 2.4.2 实验结果与分析 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 承担特质理论与贝叶斯网络结合的核电站检修机器人任务分解与优化 | 第26-34页 |
| 3.1 基于承担特质的核电站检修机器人控制 | 第26-29页 |
| 3.1.1 承担特质理论的概念 | 第26-27页 |
| 3.1.2 基于承担特质理论的核电站检修机器人操作方法 | 第27-29页 |
| 3.2 贝叶斯网络模型在核电站检修机器人操作中的应用 | 第29-32页 |
| 3.2.1 复杂贝叶斯网络的分解方法 | 第29-30页 |
| 3.2.2 网络模型的机器学习方法 | 第30-32页 |
| 3.2.3 利用贝叶斯网络实现核电站检修机器人的操作 | 第32页 |
| 3.3 核电站检修机器人基元动作与检修任务的关系 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 承担特质-贝叶斯网络模型在核电站检修机器人任务分解与优化的仿真 | 第34-43页 |
| 4.1 检修机器人的承担特质-贝叶斯网络模型的分析与建立 | 第34-35页 |
| 4.1.1 承担特质-贝叶斯网络模型在任务分解中的构建思想 | 第34页 |
| 4.1.2 承担特质-贝叶斯网络模型的构建及分析 | 第34-35页 |
| 4.2 实验仿真数据的采集与处理 | 第35-37页 |
| 4.3 承担特质-贝叶斯网络模型的学习仿真 | 第37-38页 |
| 4.4 结果与分析 | 第38-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 总结和展望 | 第43-45页 |
| 5.1 本课题的研究工作总结 | 第43页 |
| 5.2 展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和其它成果 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
