机器人自主行为决策系统：神经网络与AI的融合研究

资源摘要信息:"本研究旨在探索机器人自主行为决策系统的开发与实现。研究以人脑认知方式为参考，试图将生物神经元的工作机制与数学建模相结合，开发出能够自主调节发育网络的智能体。在这种系统中，机器人将不依赖于预先设定的训练数据，而是在与环境的互动中学习并发育。通过动态添加新的神经元节点，智能体能够适应复杂多变的任务要求，并以更低的成本完成任务。 在技术层面，本研究将涉及到以下几个关键知识点： 1. 仿生神经网络：仿生神经网络是模仿生物神经系统的工作原理，特别是大脑中的神经网络。在本研究中，仿生神经网络不仅用于模拟大脑信息处理的方式，还要能够实现信息的自我组织和学习过程。 2. 神经元节点的动态添加：在传统的人工神经网络中，神经元的数量是固定的。而在本研究中，智能体能够根据学习过程的需要，动态地添加新的神经元节点，这种机制使得学习过程更加灵活和具有适应性。 3. 自主学习与发育网络：自主学习是指系统能够不依赖于外部的监督和指导，通过与环境的交互实现学习。发育网络则是指一个能够随时间变化、适应环境并发展新能力的网络。这两者的结合是机器人自主行为决策系统的核心。 4. 决策计算模型：决策计算模型是指能够帮助智能体进行有效决策的算法和数据结构。在本研究中，决策计算模型需要整合到发育网络中，使得智能体能够根据环境反馈和内在目标，做出正确的行为选择。 5. 神经网络：神经网络是一种通过大量简单节点（类似神经元）之间相互连接而形成的计算模型。它能够通过学习数据中的模式来进行预测和决策。研究中将尝试不使用传统的训练数据，而是通过模拟生物神经网络的方式来训练神经网络。 6. 人工智能：人工智能（AI）是研究、设计和开发智能机器和软件的技术。本研究探讨的自主行为决策系统是AI领域中的一个重要分支，涉及机器学习、神经科学、计算机科学等多个学科。 通过这些知识点的深入研究与开发，该研究项目可能会对机器人的自主行为决策产生重大影响，从而推动机器人技术的发展，并为智能体在复杂环境中的应用开辟新的可能性。毕设课题研究者应当关注这些关键领域，并在实施过程中不断完善和优化相关算法和技术路径。" 【压缩包子文件的文件名称列表】中的"机器人自主行为决策系统研究.doc"表明，文档内容可能包含了对上述知识点的详细介绍、实验方法、实验结果以及可能的未来发展方向。研究者应当仔细阅读和分析文档内容，以便深入理解这一课题，并在毕设中进行有效应用。