| 第一章 引言 | 第1-17页 |
| ·简介 | 第9-11页 |
| ·遗传算法简介 | 第11页 |
| ·神经网络简介 | 第11-13页 |
| ·计算机游戏简介 | 第13-17页 |
| 第二章 神经网络理论及遗传算法理论 | 第17-28页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·神经网络理论 | 第17-20页 |
| ·神经网络的定义 | 第17页 |
| ·BP网络 | 第17-20页 |
| ·神经网络在处理游戏时的特点 | 第20页 |
| ·遗传算法理论 | 第20-27页 |
| ·遗传算法理论简述 | 第20-21页 |
| ·模式定理 | 第21-22页 |
| ·基因块假设 | 第22-23页 |
| ·编码规则 | 第23-24页 |
| ·适应度值的缩放 | 第24-25页 |
| ·改进策略 | 第25-27页 |
| ·神经网络与遗传算法的结合 | 第27-28页 |
| 第三章 环境游戏 | 第28-36页 |
| ·Gaming | 第28-29页 |
| ·Gaming的定义 | 第28页 |
| ·分类 | 第28-29页 |
| ·环境游戏(Environment Game) | 第29-36页 |
| ·个人计算机系统 | 第29-30页 |
| ·环境游戏的目的 | 第30页 |
| ·环境游戏简介 | 第30-36页 |
| 第四章 人工神经网络在游戏中的应用 | 第36-45页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·神经网络的结构 | 第36-37页 |
| ·本论文所采用的神经网络预测模型 | 第37-38页 |
| ·预测结果的评价标准 | 第38-40页 |
| ·一致率 | 第38页 |
| ·相关系数 | 第38-39页 |
| ·均方根RMS(root of mean square error) | 第39页 |
| ·平均绝对值误差AAD(average absolute difference error) | 第39-40页 |
| ·相对均方根误差RRMS(relative RMS) | 第40页 |
| ·相对平均绝对值误差RAAD(relative AAD) | 第40页 |
| ·多输出网络的均方根误差 | 第40页 |
| ·单隐层BP网络的模型分析 | 第40-43页 |
| ·仿真结果 | 第43-45页 |
| 第五章 遗传算法的应用 | 第45-53页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·编码和初始种群 | 第45-46页 |
| ·适应度函数 | 第46-48页 |
| ·遗传算子 | 第48-49页 |
| ·神经网络的引入 | 第49-51页 |
| ·流程图 | 第51页 |
| ·仿真结果 | 第51-52页 |
| ·新的得点倍率的应用 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第59-60页 |
| 致 谢 | 第60-61页 |
| 附录 | 第61-63页 |
