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机器人足球仿真比赛中球员高层动作技能的研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-5页 | | ABSTRACT | 第5-7页 | | 目录 | 第7-9页 | | CONTENTS | 第9-11页 | | 第一章 绪论 | 第11-16页 | | ·RoboCup简介 | 第11-12页 | | ·RoboCup研究现状 | 第12-14页 | | ·本文的主要内容及安排 | 第14-16页 | | 第二章 RoboCup 2D仿真比赛平台及Agent结构介绍 | 第16-26页 | | ·RoboCup 2D足球仿真比赛平台介绍 | 第16-17页 | | ·感知模型 | 第17-20页 | | ·听觉感知模型 | 第17-18页 | | ·视觉感知模型 | 第18-19页 | | ·身体感知模型 | 第19-20页 | | ·运动模型 | 第20-21页 | | ·动作模型 | 第21-23页 | | ·Agent结构的研究 | 第23-25页 | | ·Agent的概念 | 第23页 | | ·GDUT-TiJi球队整体结构 | 第23-24页 | | ·GDUT-TiJi球队的Agent结构 | 第24-25页 | | ·小结 | 第25-26页 | | 第三章 Agent射门动作技能的研究 | 第26-46页 | | ·综合评价法 | 第26-28页 | | ·灰色综合评价法 | 第28-31页 | | ·灰色关联度分析 | 第28-30页 | | ·基于灰色关联度分析的评价法 | 第30-31页 | | ·射门问题分析 | 第31-33页 | | ·射门的判断 | 第32-33页 | | ·射门最优路径的寻找 | 第33页 | | ·因素的选择 | 第33页 | | ·射门决策的研究 | 第33-45页 | | ·射门的判定 | 第33-35页 | | ·基于灰色关联度分析的评价法的射门路径评价器 | 第35-42页 | | ·实验结果 | 第42-45页 | | ·总结 | 第45-46页 | | 第四章 Agent传球动作技能的研究 | 第46-65页 | | ·机器学习 | 第46-48页 | | ·机器学习的意义 | 第46-47页 | | ·机器学习方法研究 | 第47-48页 | | ·动态模糊逻辑(DFL) | 第48页 | | ·Agent自主学习 | 第48-51页 | | ·自主学习概述 | 第48-49页 | | ·Agent学习问题描述 | 第49-50页 | | ·Agent自主学习特点 | 第50-51页 | | ·基于DFL的Agent自主学习 | 第51-60页 | | ·基于DFL的Agent心智模型结构 | 第51-53页 | | ·基于DFL的Agent自主学习模型(ALM) | 第53-60页 | | ·实例分析 | 第60-62页 | | ·传球实验 | 第62-64页 | | ·小结 | 第64-65页 | | 总结与展望 | 第65-67页 | | 参考文献 | 第67-73页 | | 攻读硕士学位期间发表论文和获奖 | 第73-75页 | | 致谢 | 第75页 |
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论文编号BS84553，这篇论文共75页
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