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虚拟战场环境下CGF感知注意力建模研究

摘要第8-9页
Abstract第9页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 课题背景和意义第10-11页
    1.2 相关工作研究现状第11-16页
        1.2.1 虚拟人感知模型的理论与应用研究现状第11-13页
        1.2.2 注意力的理论与应用研究现状第13-16页
    1.3 本文研究内容和创新点第16页
    1.4 论文组织结构第16-18页
第二章 CGF感知注意力模型框架第18-26页
    2.1 引言第18页
    2.2 整体框架及主要模块的功能分析第18-21页
    2.3 CGF视觉、听觉建模第21-25页
        2.3.1 CGF视觉建模第21-22页
        2.3.2 CGF听觉建模第22-23页
        2.3.3 CGF视觉、听觉过滤器模型第23-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第三章 基于改进SEEV模型的注意力分配方法研究第26-38页
    3.1 引言第26页
    3.2 CGF注意力计算模型分析第26-30页
        3.2.1 注意力计算模型分析第26-28页
        3.2.2 CGF注意力控制的特殊性第28-30页
    3.3 改进的SEEV模型第30-35页
        3.3.1 SEEV模型第30-31页
        3.3.2 改进后的SEEV模型第31-35页
    3.4 CGF注意力分配模型第35-37页
    3.5 本章小结第37-38页
第四章 基于记忆遗忘与注意熵的CGF反馈控制机制第38-50页
    4.1 引言第38-39页
    4.2 CGF记忆模型和遗忘机制第39-44页
        4.2.1 CGF记忆模块第39-40页
        4.2.2 记忆的原理和记忆遗忘机制设计第40-42页
        4.2.3 CGF记忆模型处理流程第42-44页
    4.3 基于注意熵理论的CGF反馈控制器设计第44-49页
        4.3.1 注意熵的理论第44-46页
        4.3.2 注意熵理论在CGF注意力控制机制中的应用第46-48页
        4.3.3 基于注意熵理论的CGF反馈控制器算法流程第48-49页
    4.4 本章小结第49-50页
第五章 仿真实验与分析第50-60页
    5.1 引言第50页
    5.2 仿真实验设计第50-51页
    5.3 仿真过程与分析第51-59页
        5.3.1 仿真初始数据第51-52页
        5.3.2 CGF的注意力选择第52-55页
        5.3.3 CGF的反馈机制第55-59页
    5.4 本章小结第59-60页
第六章 结论与展望第60-62页
    6.1 总结第60-61页
    6.2 展望第61-62页
致谢第62-64页
参考文献第64-71页
作者在学期间取得的学术成果第71页

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