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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于模糊神经网络的AUV路径规划技术研究
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基于模糊神经网络的AUV路径规划技术研究
 
     论文目录
 
摘要第1-3页
Abstract第3-6页
0 绪论第6-14页
   ·引言第6页
   ·水下机器人的分类及国内外发展状况第6-8页
   ·AUV 路径规划概述第8-10页
     ·路径规划的特点第9页
     ·路径规划的分类第9-10页
     ·AUV 路径规划要解决的问题第10页
   ·国内外AUV 路径规划方法的研究现状第10-12页
     ·环境模型第10-11页
     ·路径规划方法第11-12页
   ·AUV 路径规划发展趋势第12-13页
   ·本文研究内容第13-14页
1 AUV 控制系统及运动模型第14-20页
   ·AUV 控制系统结构第14-16页
   ·环境信息的获取第16-19页
     ·声纳探测过程与探测方式第16-17页
     ·声纳测距原理第17-18页
     ·测障声纳的布置第18页
     ·AUV 路径规划模型第18-19页
   ·本章小结第19-20页
2 基于模糊逻辑控制的 AUV 路径规划方法第20-27页
   ·模糊控制理论基础第20-22页
     ·模糊逻辑系统第20-21页
     ·模糊集合论第21页
     ·隶属度函数第21页
     ·模糊控制规则与模糊推理第21-22页
     ·去模糊化第22页
   ·基于模糊控制系统的 AUV 规划器设计第22-26页
     ·输入输出量的选取与隶属度函数的建立第23-24页
     ·模糊控制规则及推理决策第24-25页
     ·反模糊化处理第25页
     ·仿真结果第25-26页
   ·本章小结第26-27页
3 基于神经网络的 AUV 路径规划方法第27-37页
   ·人工神经网络控制理论第27-30页
     ·人工神经元模型第27-28页
     ·人工神经网络模型第28-29页
     ·神经网络的学习第29-30页
   ·BP 神经网络算法第30-33页
   ·基于神经网络控制的AUV 路径规划控制器设计第33-35页
     ·输入输出层结点数的确定第33-34页
     ·隐含层结点数的确定第34页
     ·网络权值的初始化第34页
     ·学习样本与训练次数的确定第34-35页
     ·试验仿真第35页
   ·本章小结第35-37页
4 基于模糊神经网络的 AUV 路径规划方法第37-48页
   ·模糊神经网络理论基础第37-42页
     ·模糊神经网络的发展意义及历程第37页
     ·模糊系统和神经网络的融合方式第37-38页
     ·模糊神经元第38-40页
     ·模糊神经网络模型第40-42页
   ·模糊神经网络规划控制器的设计第42-47页
     ·模糊神经网络结构第43-44页
     ·模糊神经网络的学习算法第44-46页
     ·试验的仿真第46-47页
   ·本章小结第47-48页
5 结论与展望第48-49页
参考文献第49-51页
致谢第51-52页
攻读硕士期间发表论文第52页

 
 
论文编号BS1343084,这篇论文共52
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