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基于DFL的Agent自主学习模型及其应用研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-4页 | | Abstract | 第4-7页 | | 苏州大学硕士学位论文详细摘要 | 第7-10页 | | 第一章 引论 | 第10-17页 | | 1．1 Agent学习简介 | 第10-13页 | | 1．2 问题的提出 | 第13-15页 | | 1．3 内容安排 | 第15-17页 | | 第二章 构建Agent自主学习的理论工具 | 第17-30页 | | 2．1 自主学习理论 | 第17-21页 | | 2．1．1 自主学习理论特点 | 第17-21页 | | 2．1．2 自主学习优势 | 第21页 | | 2．2 Agent学习的理论描述工具介绍 | 第21-24页 | | 2．2．1 模糊信息描述工具 | 第21-22页 | | 2．2．2 随机信息理论 | 第22-23页 | | 2．2．3 动态模糊工具—DFL(动态模糊逻辑) | 第23-24页 | | 2．3 DFL的介绍 | 第24-29页 | | 2．3．1 DF布尔量 | 第24-25页 | | 2．3．2 DF命题逻辑公式 | 第25-27页 | | 2．3．3 动态模糊(DF)命题公式的范式 | 第27-29页 | | 2．4 本章小结 | 第29-30页 | | 第三章 基于DFL的Agent自主学习模型 | 第30-58页 | | 3．1 学习 | 第30-34页 | | 3．1．1 学习的要素 | 第30-31页 | | 3．1．2 学习问题的标准描述 | 第31-32页 | | 3．1．3 学习任务的类型 | 第32-33页 | | 3．1．4 学习中的问题 | 第33-34页 | | 3．2 Agent自主性研究 | 第34-35页 | | 3．3 学习Agent的构造 | 第35-39页 | | 3．4 Agent自主学习模型设计 | 第39-56页 | | 3．4．1 基于DFL的Agent自主学习模型(ALM) | 第39-41页 | | 3．4．2 Agent心智状态 | 第41-42页 | | 3．4．3 知识管理模块 | 第42-48页 | | 3．4．4 规划模块 | 第48-52页 | | 3．4．5 动作选择模块 | 第52-55页 | | 3．4．6 Agent自主学习流程 | 第55-56页 | | 3．5 与其他工作的比较 | 第56-57页 | | 3．6 进一步的工作 | 第57页 | | 3．7 本章小结 | 第57-58页 | | 第四章 模型的应用研究 | 第58-63页 | | 4．1 模型在组合数学中的应用 | 第58-62页 | | 4．2 本章小结 | 第62-63页 | | 第五章 结论与展望 | 第63-64页 | | 参考文献 | 第64-67页 | | 致谢 | 第67-68页 | | 附录 | 第68-69页 | | 科研情况 | 第68页 | | 论文发表情况 | 第68-69页 | | 中英文名词对照 | 第69-71页 | | 部分代码 | 第71-74页 |
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论文编号BS1069654，这篇论文共74页
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