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深度卷积神经网络模型AlexNet是由Alex Krizhevsky等人在2012年提出，旨在解决图像识别问题。该模型由8层神经网络组成，包括5层卷积层和3层全连接层。其特点包括使用大型卷积核和池化层提取局部特征、引入ReLU激活函数加速训练过程，以及采用数据增强和Dropout技术缓解过拟合问题。

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经典的路径规划算发：A*，D*，Dijkstra,RRT(随机搜索树)，RRT-connect，人工势能法；基于MATLAB应用平台

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