无人汽车高速驾驶模拟环境中学徒学习算法的改进研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·无人驾驶汽车简介 | 第10页 |
| ·传统的机器学习算法 | 第10页 |
| ·传统机器学习算法的不足 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-15页 |
| ·国内外智能汽车研究发展现状 | 第11-15页 |
| ·学徒学习算法研究现状 | 第15页 |
| ·研究意义 | 第15-16页 |
| ·本文内容安排 | 第16-17页 |
| 第2章 相关技术 | 第17-31页 |
| ·机器学习 | 第17-24页 |
| ·机器学习概论 | 第17-18页 |
| ·机器学习发展史 | 第18-19页 |
| ·机器学习的应用实例 | 第19-24页 |
| ·增强学习算法 | 第24-28页 |
| ·增强学习算法简介 | 第24页 |
| ·增强学习问题描述 | 第24-25页 |
| ·增强学习基础 | 第25-27页 |
| ·基于模型的学习 | 第27-28页 |
| ·逆向增强学习算法 | 第28-30页 |
| ·逆向增强学习算法简介 | 第28-29页 |
| ·逆向增强学习算法问题描述 | 第29-30页 |
| ·学徒学习算法 | 第30页 |
| ·学徒学习算法简介 | 第30页 |
| ·学徒学习算法模型 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 传统的学徒学习算法 | 第31-38页 |
| ·概述 | 第31-33页 |
| ·算法流程图 | 第33页 |
| ·基本原理与问题解析 | 第33-37页 |
| ·模型原理 | 第33-35页 |
| ·问题解析 | 第35-36页 |
| ·算法的简化 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 改进的学徒学习算法 | 第38-41页 |
| ·概述 | 第38页 |
| ·传统学徒学习算法的不足 | 第38-39页 |
| ·最大边界投影算法 | 第38页 |
| ·初始策略选择 | 第38-39页 |
| ·改进算法流程图 | 第39页 |
| ·改进的学徒学习算法 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 性能评价与测试数据分析 | 第41-55页 |
| ·仿真实验 | 第41-46页 |
| ·实验环境 | 第41-42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-46页 |
| ·改进前后实验结果比较 | 第46-54页 |
| ·改进前后实验结果分析 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55-56页 |
| ·本文的主要工作 | 第55页 |
| ·本文的不足 | 第55-56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
