机器人任务检验与自动修复方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·人工智能与机器人学 | 第11-12页 |
| ·人工智能 | 第11页 |
| ·机器人技术 | 第11-12页 |
| ·智能机器人技术 | 第12-15页 |
| ·智能机器人 | 第12-13页 |
| ·智能机器人产生与发展 | 第13页 |
| ·智能机器人体系结构 | 第13-15页 |
| ·论文目标 | 第15-16页 |
| 第二章 实验系统总体构架研究 | 第16-23页 |
| ·总体设计 | 第16-19页 |
| ·课题研究目的 | 第16页 |
| ·课题期待解决问题 | 第16-18页 |
| ·课题面临难题与解决对策 | 第18-19页 |
| ·实验系统建造总体方案 | 第19-20页 |
| ·实验系统总体功能制定 | 第19页 |
| ·实验系统功能模块划分 | 第19-20页 |
| ·系统模块构成 | 第20-22页 |
| ·实验系统基本能力管理 | 第20-22页 |
| ·任务合理性检验 | 第22页 |
| ·非合理任务指令自动修复 | 第22页 |
| ·课题研究重点 | 第22-23页 |
| 第三章 任务描述与检验理论基础 | 第23-39页 |
| ·人工智能与知识 | 第23页 |
| ·知识 | 第23-27页 |
| ·知识及知识分类 | 第23-24页 |
| ·知识层次划分 | 第24-25页 |
| ·知识表示及设计基本原则 | 第25-27页 |
| ·课题采用的知识表示 | 第27-35页 |
| ·产生式表示 | 第27-28页 |
| ·语义网络表示 | 第28-32页 |
| ·框架表示 | 第32-34页 |
| ·剧本表示 | 第34-35页 |
| ·课题采用推理 | 第35-37页 |
| ·推理方式及其分类 | 第35-36页 |
| ·推理控制策略 | 第36-37页 |
| ·机器学习 | 第37-39页 |
| 第四章 任务检验与修复方法研究 | 第39-57页 |
| ·任务描述 | 第39-40页 |
| ·任务描述在机器人中的地位和作用 | 第39页 |
| ·新型准自然语言任务描述模式 | 第39-40页 |
| ·任务合理性检验 | 第40-50页 |
| ·产生式系统推理 | 第40-42页 |
| ·语义网络推理 | 第42-44页 |
| ·框架推理 | 第44-46页 |
| ·剧本推理 | 第46-47页 |
| ·默认逻辑推理 | 第47-49页 |
| ·基于范例类比的任务合理性检验 | 第49-50页 |
| ·基于常识的机器学习 | 第50-53页 |
| ·机械学习 | 第50-52页 |
| ·类比学习 | 第52-53页 |
| ·任务修复 | 第53-57页 |
| ·任务相似性度量 | 第53-54页 |
| ·任务修复参照对象提取 | 第54页 |
| ·基于框架描述的任务修复 | 第54-55页 |
| ·任务修复功能结构 | 第55-57页 |
| 第五章 实验系统设计与实现 | 第57-70页 |
| ·系统开发环境搭建 | 第57-58页 |
| ·系统开发硬件平台 | 第57页 |
| ·系统开发软件平台 | 第57-58页 |
| ·知识管理模块设计与实现 | 第58-61页 |
| ·数据库构架 | 第58页 |
| ·系统知识库构造 | 第58-59页 |
| ·规则集管理 | 第59-60页 |
| ·剧本知识结构 | 第60-61页 |
| ·数据库设计与实现 | 第61-65页 |
| ·产生式知识库 | 第61-62页 |
| ·产生式推理综合数据库 | 第62页 |
| ·使用者库 | 第62-63页 |
| ·图书库 | 第63页 |
| ·读者库 | 第63-64页 |
| ·机器人特性知识库 | 第64-65页 |
| ·实验系统功能模块设计与实现 | 第65-70页 |
| ·主界面和导航 | 第65-66页 |
| ·流通参数管理 | 第66页 |
| ·图书编目检验 | 第66-67页 |
| ·图书流通检验 | 第67-68页 |
| ·非合理任务指令自动修复 | 第68-70页 |
| 第六章 系统实验与测试 | 第70-73页 |
| ·测试项目 | 第70-71页 |
| ·系统测试分析 | 第71-73页 |
| ·测试范围与主要内容 | 第71-72页 |
| ·测试结果 | 第72-73页 |
| 第七章 结论 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-76页 |
| 在学研究成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
