| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 注释表 | 第10-11页 |
| 第1章 引言 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 触摸行为研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 模拟人体构建人工皮肤 | 第13-14页 |
| 1.2.2 使用全身覆盖传感器的特殊机器人 | 第14-16页 |
| 1.2.3 触感手势竞赛(The Social Touch Gesture Challenge 2015) | 第16页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的组织结构和章节安排 | 第17-19页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第19-29页 |
| 2.1 三支决策相关理论 | 第19-25页 |
| 2.1.1 三支决策基本概念 | 第19-20页 |
| 2.1.2 序贯性三支决策 | 第20-22页 |
| 2.1.3 决策粗糙集 | 第22-24页 |
| 2.1.4 一种自适应求三支决策阈值的算法 | 第24-25页 |
| 2.2 随机森林分类算法 | 第25-27页 |
| 2.3 分类评价指标 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 触感手势数据分析与处理 | 第29-36页 |
| 3.1 数据集描述 | 第29-30页 |
| 3.2 数据预处理 | 第30-32页 |
| 3.3 特征提取 | 第32-33页 |
| 3.4 分类结果分析 | 第33-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于三支决策的触感手势识别算法 | 第36-43页 |
| 4.1 计算三支决策阈值 | 第36-38页 |
| 4.2 m分类转化以及候选决策选择 | 第38-39页 |
| 4.3 算法流程及性能分析 | 第39-40页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第40-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 基于三支决策的组合分类器 | 第43-52页 |
| 5.1 组合分类器理论基础 | 第43-44页 |
| 5.2 基于三支决策的组合分类器算法 | 第44-46页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第46-51页 |
| 5.3.1 基分类器组合结果分析 | 第47-49页 |
| 5.3.2 相关文献对比分析 | 第49-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第6章 总结与未来工作 | 第52-55页 |
| 6.1 总结 | 第52-53页 |
| 6.2 未来工作 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第60页 |