中立型Lotka-Volterra竞争模型与神经网络定性研究论文概要

本篇硕士学位论文《人工智能-中立型Lotka-Volterra竞争模型和神经网络模型的定性研究》主要探讨了人工智能领域的两个关键主题：中立型Lotka-Volterra竞争模型和神经网络模型。Lotka-Volterra模型是生物学中的一个经典模型，用于描述两个或多个物种之间的相互作用，特别是竞争关系，其中性型版本扩展了原有模型的局限，考虑了生态系统中物种间的动态平衡和不确定性的影响。在AI的背景下，将这个模型应用于复杂系统的分析，有助于理解多智能体系统的行为和演化。 论文的核心研究内容包括对中立型Lotka-Volterra模型的理论分析，可能涉及稳定性、周期性和混沌行为的研究，以及如何通过数学工具如微分方程和动态系统理论来描述和预测系统的行为。此外，论文还结合了神经网络模型，这是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型，广泛用于机器学习和人工智能算法中，如深度学习。 神经网络模型的部分，研究者可能探讨了如何通过训练和优化神经网络，使其模拟Lotka-Volterra模型中的竞争策略，或者如何利用神经网络来理解和控制这种模型的行为。这不仅展示了理论模型与实际应用的结合，也体现了人工智能技术在复杂系统建模中的重要作用。 论文作者徐敏在导师杜增吉教授的指导下，完成了这项深入的定性研究。杜教授的专业知识、严谨的学术态度和无私的指导对徐敏的研究成果产生了重大影响。论文的撰写过程中，徐敏不仅积累了大量的文献阅读和问题解决经验，还锻炼了独立思考和解决问题的能力。 这篇论文深入探究了人工智能领域中生物学模型与计算模型的交融，展示了在处理生态系统的动态行为和智能决策问题上，中立型Lotka-Volterra模型与神经网络模型的互补性和潜在应用价值。通过细致的定性研究，作者揭示了这两种模型背后的科学原理和潜在的应用前景，为人工智能领域的发展提供了新的视角和方法论支持。