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摘要:
如何提高机器人的自主性和适应性是目前人工智能领域的热点问题之一.传统的集中式规划设计方法难以满足这些性能要求,将进化机制引入自适应机器人的设计为解决这一问题开辟了新的思路.系统地介绍了进化机器人学的研究背景、主要内容和现状,将其与传统人工智能方法和基于行为的机器人学进行比较,探讨了该领域研究中有待解决的问题,并对今后工作进行了展望.
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文献信息
篇名 进化机器人学研究进展
来源期刊 控制理论与应用 学科 工学
关键词 进化机器人学 进化计算 神经网络 机器学习 自适应 突现 自组织
年,卷(期) 2002,(4) 所属期刊栏目 综述与评论
研究方向 页码范围 493-499
页数 7页 分类号 TP242.6|TP18
字数 8674字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-8152.2002.04.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 蔡自兴 中南大学信息科学与工程学院 393 7036 40.0 69.0
2 涂春鸣 中南大学信息科学与工程学院 17 993 11.0 17.0
3 刘娟 中南大学信息科学与工程学院 52 512 9.0 22.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (142)
共引文献  (261)
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节点文献
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同被引文献  (44)
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研究主题发展历程
节点文献
进化机器人学
进化计算
神经网络
机器学习
自适应
突现
自组织
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
出版文献量(篇)
4979
总下载数(次)
16
总被引数(次)
72515
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
湖南省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Hunan Province
官方网址:http://jj.hnst.gov.cn/
项目类型:一般面上项目
学科类型:
论文1v1指导