发育机器人内在动机系统的研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-14页 |
| 1 引言 | 第14-39页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第14-15页 |
| ·发育机器人国内外研究的现状 | 第15-23页 |
| ·国内研究现状 | 第16-19页 |
| ·国外研究现状 | 第19-23页 |
| ·操作条件反射 | 第23-27页 |
| ·经典条件反射 | 第24-25页 |
| ·操作条件反射 | 第25-26页 |
| ·经典条件反射与操作条件反射对比 | 第26-27页 |
| ·动态神经网络 | 第27-28页 |
| ·内在动机 | 第28-32页 |
| ·感觉运动系统 | 第32-37页 |
| ·感觉运动系统的结构 | 第32-34页 |
| ·感觉运动系统的发展 | 第34-37页 |
| ·论文的主要工作 | 第37页 |
| ·论文的创新点 | 第37-38页 |
| ·论文的组织结构 | 第38-39页 |
| 2 两轮机器人的系统结构和数学模型 | 第39-48页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·两轮机器人系统结构 | 第39-40页 |
| ·数学模型的建立 | 第40-43页 |
| ·运动模式仿真实验和动力学特性分析 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 3 机器人内在动机系统的设计 | 第48-67页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·内在动机的仿生机理 | 第48-52页 |
| ·人脑记忆系统的工作机理 | 第48-51页 |
| ·海马-脑前额回路结构的工作记忆系统模型 | 第51-52页 |
| ·基于操作条件反射的内在动机模型设计 | 第52-54页 |
| ·基于操作条件反射的内在动机的仿生机理 | 第52-54页 |
| ·模型设计 | 第54页 |
| ·基于操作条件反射的内在动机系统算法设计 | 第54-59页 |
| ·对于学习机制的设计 | 第55-57页 |
| ·内在动机取向机制的建立 | 第57-58页 |
| ·取向机制的收敛性证明 | 第58-59页 |
| ·算法流程 | 第59页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第59-65页 |
| ·实验设计 | 第59-60页 |
| ·实验结果与分析 | 第60-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 4 记忆可增长型内在动机的仿生算法设计 | 第67-82页 |
| ·引言 | 第67页 |
| ·神经元可增长型神经网络 | 第67-69页 |
| ·记忆可增长型发育机器人仿生学习算法设计 | 第69-76页 |
| ·记忆可增长型内在动机的控制器结构设计 | 第69-71页 |
| ·记忆可增长型内在动机学习算法分析与流程 | 第71-72页 |
| ·记忆可增长型内在动机的优化学习算法 | 第72-76页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第76-80页 |
| ·本章小结 | 第80-82页 |
| 5 记忆可删减型内在动机的仿生算法设计 | 第82-96页 |
| ·引言 | 第82页 |
| ·可删减型神经网络 | 第82-84页 |
| ·记忆可删减型内在动机的仿生算法的设计 | 第84-90页 |
| ·记忆可删减型内在动机的控制器结构设计 | 第84页 |
| ·记忆可删减型内在动机算法分析 | 第84-87页 |
| ·Hessian矩阵 | 第87-88页 |
| ·记忆可删减型内在动机算法流程 | 第88-90页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第90-94页 |
| ·本章小结 | 第94-96页 |
| 6 基于内在动机的发育机器人感觉运动系统的研究 | 第96-128页 |
| ·引言 | 第96页 |
| ·感觉运动系统的生理结构 | 第96-102页 |
| ·感觉运动系统的结构 | 第96-99页 |
| ·感觉运动系统的功能与联系 | 第99-100页 |
| ·感觉运动系统与机器人运动控制系统的对应关系 | 第100-102页 |
| ·基于内在动机的发育机器人感觉运动系统的设计 | 第102-120页 |
| ·基于内在动机的发育机器人感觉运动系统模型的设计 | 第103-105页 |
| ·基于内在动机的发育机器人感觉运动系统算法的设计 | 第105-120页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第120-126页 |
| ·实验设计 | 第120页 |
| ·实验结果与分析 | 第120-126页 |
| ·本章小结 | 第126-128页 |
| 7 结论 | 第128-132页 |
| 参考文献 | 第132-142页 |
| 作者简历及在学研究成果 | 第142-146页 |
| 学位论文数据集 | 第146页 |
