| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 苏州大学硕士学位论文详细摘要 | 第7-10页 |
| 第一章 引论 | 第10-17页 |
| 1．1 Agent学习简介 | 第10-13页 |
| 1．2 问题的提出 | 第13-15页 |
| 1．3 内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 构建Agent自主学习的理论工具 | 第17-30页 |
| 2．1 自主学习理论 | 第17-21页 |
| 2．1．1 自主学习理论特点 | 第17-21页 |
| 2．1．2 自主学习优势 | 第21页 |
| 2．2 Agent学习的理论描述工具介绍 | 第21-24页 |
| 2．2．1 模糊信息描述工具 | 第21-22页 |
| 2．2．2 随机信息理论 | 第22-23页 |
| 2．2．3 动态模糊工具—DFL(动态模糊逻辑) | 第23-24页 |
| 2．3 DFL的介绍 | 第24-29页 |
| 2．3．1 DF布尔量 | 第24-25页 |
| 2．3．2 DF命题逻辑公式 | 第25-27页 |
| 2．3．3 动态模糊(DF)命题公式的范式 | 第27-29页 |
| 2．4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于DFL的Agent自主学习模型 | 第30-58页 |
| 3．1 学习 | 第30-34页 |
| 3．1．1 学习的要素 | 第30-31页 |
| 3．1．2 学习问题的标准描述 | 第31-32页 |
| 3．1．3 学习任务的类型 | 第32-33页 |
| 3．1．4 学习中的问题 | 第33-34页 |
| 3．2 Agent自主性研究 | 第34-35页 |
| 3．3 学习Agent的构造 | 第35-39页 |
| 3．4 Agent自主学习模型设计 | 第39-56页 |
| 3．4．1 基于DFL的Agent自主学习模型(ALM) | 第39-41页 |
| 3．4．2 Agent心智状态 | 第41-42页 |
| 3．4．3 知识管理模块 | 第42-48页 |
| 3．4．4 规划模块 | 第48-52页 |
| 3．4．5 动作选择模块 | 第52-55页 |
| 3．4．6 Agent自主学习流程 | 第55-56页 |
| 3．5 与其他工作的比较 | 第56-57页 |
| 3．6 进一步的工作 | 第57页 |
| 3．7 本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 模型的应用研究 | 第58-63页 |
| 4．1 模型在组合数学中的应用 | 第58-62页 |
| 4．2 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 结论与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附录 | 第68-69页 |
| 科研情况 | 第68页 |
| 论文发表情况 | 第68-69页 |
| 中英文名词对照 | 第69-71页 |
| 部分代码 | 第71-74页 |