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集体行为的识别与仿真研究

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第1章 绪论第17-26页
    1.1 研究背景第17-18页
    1.2 研究现状第18-23页
        1.2.1 交叉学科中的集体行为研究第18-19页
        1.2.2 集体行为识别第19-21页
        1.2.3 集体行为仿真第21-23页
    1.3 研究内容及意义第23-24页
    1.4 论文章节安排第24-26页
第2章 基于一致性密度聚类的集体行为识别算法第26-44页
    2.1 引言第26-28页
    2.2 背景知识第28-29页
    2.3 问题描述第29-30页
    2.4 基于一致性密度聚类的集体行为识别方法第30-36页
        2.4.1 一致性密度估计第30-32页
        2.4.2 一致性密度聚类算法第32-34页
        2.4.3 一致性合并算法第34-35页
        2.4.4 算法时间复杂度分析第35-36页
    2.5 实验结果第36-37页
    2.6 实验对比及分析第37-43页
        2.6.1 与密度峰值聚类算法的对比实验第37-39页
        2.6.2 与其它集体行为识别方法的对比实验第39-42页
        2.6.3 参数讨论第42-43页
    2.7 本章小结第43-44页
第3章 基于动态核密度的复杂交互集体行为识别方法第44-63页
    3.1 引言第44-46页
    3.2 背景知识第46-48页
        3.2.1 核密度估计第46-47页
        3.2.2 并查集第47-48页
    3.3 基于动态核密度的复杂交互集体行为识别方法第48-55页
        3.3.1 动态核密度估计第48-50页
        3.3.2 动态核密度峰值聚类算法第50-52页
        3.3.3 基于分层并查集的一致性合并算法第52-54页
        3.3.4 算法时间复杂度分析第54-55页
    3.4 实验结果及分析第55-62页
        3.4.1 视频监控中的集体行为识别第55-59页
        3.4.2 微生物集体行为识别第59-61页
        3.4.3 仿射运动分割第61-62页
    3.5 本章小结第62-63页
第4章 基于一致性协方差的集体行为识别方法第63-76页
    4.1 引言第63-65页
    4.2 背景知识第65-66页
        4.2.1 协方差矩阵第65页
        4.2.2 黎曼流形第65-66页
    4.3 基于一致性协方差的集体行为描述子第66-68页
        4.3.1 一致性协方差描述子第66-68页
        4.3.2 相似度计算第68页
    4.4 基于空间加权的密度峰值聚类算法第68-72页
        4.4.1 密度估计第68-70页
        4.4.2 一致性近邻第70页
        4.4.3 聚类指派第70-72页
        4.4.4 算法时间复杂度分析第72页
    4.5 实验结果第72-73页
    4.6 实验对比及分析第73-75页
    4.7 本章小结第75-76页
第5章 基于情绪传播模型的动态人群路径规划第76-99页
    5.1 引言第76-79页
    5.2 背景知识第79-80页
    5.3 问题描述第80页
    5.4 情绪传播模型第80-88页
        5.4.1 基于人格特征模型的情绪偏好第81-83页
        5.4.2 基于集体行为子群组的情绪传播算法第83-88页
    5.5 人群动态路径规划第88-90页
        5.5.1 环境初始化第88-89页
        5.5.2 情绪偏好与路径选择的映射第89-90页
    5.6 实验结果第90-93页
    5.7 实验对比及分析第93-98页
        5.7.1 情绪偏好的初始化第93-94页
        5.7.2 不同情绪状态下路径选择行为的对比实验第94-95页
        5.7.3 与不同局部碰撞避免方法的兼容性实验第95-97页
        5.7.4 与其它人群路径规划方法的对比实验第97-98页
    5.8 本章小结第98-99页
第6章 总结和展望第99-101页
    6.1 工作总结第99-100页
    6.2 下一步工作第100-101页
参考文献第101-108页
致谢第108-109页
个人简历、在学期间学术成果第109-110页

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