相关系数置信区间及其在机器人主动嗅觉过程中的应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 机器人主动嗅觉研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 机器人主动嗅觉评价策略研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 相关系数置信区间相关理论基础 | 第14-19页 |
| 2.1 数据分析方法 | 第14-15页 |
| 2.1.1 回归分析 | 第14页 |
| 2.1.2 相关分析 | 第14页 |
| 2.1.3 两种数据分析方法的异同 | 第14-15页 |
| 2.2 相关系数 | 第15页 |
| 2.3 正态分布 | 第15-17页 |
| 2.4 Fisher z 变换 | 第17-18页 |
| 2.4.1 Fisher z 变换基础理论 | 第17页 |
| 2.4.2 Fisher z 变换应用 | 第17-18页 |
| 2.5 置信区间 | 第18-19页 |
| 第三章 根式函数的性能研究 | 第19-33页 |
| 3.1 二次根式函数 | 第19-22页 |
| 3.2 四次根式函数 | 第22-27页 |
| 3.3 一个更好的逼近 | 第27-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 相关系数与机器人主动嗅觉算法 | 第33-49页 |
| 4.1 机器人简介 | 第33-34页 |
| 4.2 机器人主动嗅觉概述 | 第34-36页 |
| 4.3 典型的多个机器人搜索气味源的算法 | 第36-39页 |
| 4.3.1 蚁群算法 | 第36-38页 |
| 4.3.2 粒子群算法 | 第38页 |
| 4.3.3 Spiral Surge 算法 | 第38-39页 |
| 4.4 机器人主动嗅觉算法的评价策略 | 第39-49页 |
| 4.4.1 模糊综合评价方法 | 第39-40页 |
| 4.4.2 新的嗅觉算法评价思路 | 第40-41页 |
| 4.4.3 轨迹相关性分析 | 第41-47页 |
| 4.4.4 轨迹之间相关系数置信区间的分析 | 第47-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 总结 | 第49页 |
| 5.2 展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
