| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 神经网络的研究背景 | 第11-12页 |
| 1.3 神经网络的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 神经网络的研究意义与应用领域 | 第13-16页 |
| 1.4.1 神经网络在移动机器人导航领域的应用 | 第14-15页 |
| 1.4.2 神经网络在移动机器人路径规划领域的应用 | 第15-16页 |
| 1.4.3 神经网络在人工智能领域的应用 | 第16页 |
| 1.5 本文主要工作 | 第16-17页 |
| 1.6 小结 | 第17-20页 |
| 第2章 预备知识 | 第20-30页 |
| 2.1 大脑中的定位系统 | 第20-21页 |
| 2.2 神经网络的运行机制 | 第21页 |
| 2.3 位置细胞的特点及功能 | 第21-24页 |
| 2.3.1 位置细胞接收信息的分类 | 第22-23页 |
| 2.3.2 位置细胞空间信息的来源 | 第23-24页 |
| 2.4 头朝向细胞和边界细胞的特点及功能 | 第24-27页 |
| 2.5 赫布理论 | 第27页 |
| 2.6 小结 | 第27-30页 |
| 第3章 网格细胞的特点及功能 | 第30-40页 |
| 3.1 网格细胞的发现 | 第30-33页 |
| 3.2 网格信号到位置信号的转换 | 第33-34页 |
| 3.3 网格细胞在空间记忆中的功能 | 第34-35页 |
| 3.4 位置细胞与网格细胞的主要区别 | 第35-36页 |
| 3.5 嗅皮层是连接海马与新皮层之间的重要结构 | 第36页 |
| 3.6 嗅皮层-海马回路 | 第36-37页 |
| 3.7 网格细胞的空间放电特征 | 第37-38页 |
| 3.8 小结 | 第38-40页 |
| 第4章 网格细胞模型的构建 | 第40-52页 |
| 4.1 吸引子网络模型 | 第40-44页 |
| 4.2 振荡干扰模型 | 第44-47页 |
| 4.3 自组织模型 | 第47-51页 |
| 4.3.1 模型介绍 | 第47-48页 |
| 4.3.2 模型构建 | 第48-51页 |
| 4.4 小结 | 第51-52页 |
| 第5章 网格细胞自组织模型的仿真 | 第52-64页 |
| 5.1 一维单输入网格细胞的放电分析 | 第52-56页 |
| 5.2 一维多输入网格细胞的放电分析 | 第56-60页 |
| 5.3 二维多输入网格细胞的放电分析 | 第60-62页 |
| 5.4 小结 | 第62-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64页 |
| 6.2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72页 |