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遗传算法在仿人智能控制中的应用

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
1 绪论第9-17页
   ·课题的背景第9-12页
   ·基于动觉智能图式的仿人智能控制及其存在的问题第12-15页
   ·本文主要研究内容第15-16页
   ·论文的构成第16页
   ·本章小结第16-17页
2 基于动觉智能图式的仿人智能控制与遗传算法第17-27页
   ·基于动觉智能图式的仿人智能控制器的结构描述第17-21页
   ·从进化角度理解的仿人智能控制器的优化第21-23页
   ·遗传算法第23-26页
   ·本章小结第26-27页
3 遗传算法的改进第27-39页
   ·采用混合编码方式产生初始种群第27-28页
   ·选择操作第28-29页
   ·可变精度的交叉操作第29-30页
   ·通过正交试验产生一个较好的子孙第30-32页
   ·混合变异第32-33页
   ·复制操作第33页
   ·集成动态编码思想的反馈式突变第33-34页
   ·适应度函数的非线性变换第34-36页
   ·改进遗传算法的算法步骤第36-37页
   ·本章小结第37-39页
4 复杂对象模型的建立第39-51页
   ·系统辨识概述第39-40页
   ·三关节单杠体操机器人等效动力学模型的建立第40-49页
   ·复杂对象模型的建立方法第49-50页
   ·本章小结第50-51页
5 仿人智能控制器的控制参数优化第51-71页
   ·仿人智能控制器的设计方法第51-52页
   ·仿人智能控制器控制参数的评价准则第52页
   ·体操机器人摆起倒立控制仿人智能控制器的控制参数优化第52-69页
   ·仿人智能控制器的控制参数优化方法第69页
   ·本章小结第69-71页
6 结论与展望第71-73页
致谢第73-75页
参考文献第75-79页
附录第79-80页
独创性声明第80页
学位论文版权使用授权书第80页

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