智能信息处理理论与方法
智能信息处理理论与方法
武汉工业学院毕业论文论文题目：智能信息处理理论与方法姓名王斌学号 *********院（系）数理科学系专业电子信息科学与技术指导教师李相虎2011年6月10日目录第一章绪论 (1)1.1智能信息处理的产生及其发展 (1)1.1.1 计算智能的产生 (1)1.1.2 信息处理技术的应用和现状 (4)第二章智能信息处理的主要技术 (8)2.1.1 什么是模糊逻辑 (8)2.1.2 模糊逻辑控制技术 (10)2.1.3 模糊处理技术 (12)2.2 神经计算技术 (13)2.2.1 脑神经系统 (13)2.2.2 神经网络的主要特征 (14)2.3 进化计算技术 (15)2.3.1遗传算法的发展过程 (15)2.3.2 遗传算法的基本理论研究 (15)2.3.3 进化计算与遗传算法的关系 (16)2.3.4 遗传算法参数的选择 (16)2.3.5 遗传算法的应用 (17)2.4 混沌计算技术 (19)2.4.1 混沌时间序列预测和控制 (20)2.4.2 混沌神经网络 (20)2.4.3 混沌在多Agent系统中的应用 (21)2.4.4混沌同步和通信 (22)2.5 分形计算技术 (24)2.5.1分形的基本概念 (24)2.5.2 分形维数 (26)2.5.3 分形的应用 (26)第三章总结与展望 (27)致谢 (28)参考文献 (29)摘要随着信息技术在企业的日益普及，信息系统在工具手段、开发模式、软件规模、指导思想等方面的不断提升，企业在信息需求方面日趋多样化、人性化、智能化，智能信息处理成为信息系统发展的一个重要方向。
多年来，人们一直在探索新一代的信息处理技术。
自20世纪90年代以来，国际上掀起了一股强劲的研究模糊逻辑系统、神经网络、遗传算法、信息融合、混沌与分形理论与技术的热潮，推动了软计算、软处理技术的深入发展。
近年来，模糊计算、神经计算、进化计算、混沌与分形计算、小波交换、人工生命科学等新一代智能信息处理技术的研究，不仅在各自的学科领域取得了引人瞩目的发展，而且它们之间的相互渗透和有机结合必然引起智能信息处理技术的革命。
智能信号处理
缺点：
(1)BP算法的收敛速度慢，不能保证网络收敛；
(2)BP算法从数学角度看是一种梯度最速下降法，这就可 能出现局部极小的问题； (3)BP网络中隐含层神经元的数目目前仅有一些经验的选 取方法； (4)BP网络并没有反馈存在，只是一个非线性映射系统； (5)BP网络的泛化能力较差。
4、BP神经网络的应用
输出层节点数：实际问题中所要预测的值个数，或称 自变量个数
网络层数
• 即确定隐层层数。
• 一般认为，增加隐层数可以降低网络误差提高精度， 但也使网络复杂化。 • 设计神经网络应优先考虑3层网络（即有1个隐层）。 • 一般地，靠增加隐层节点数来获得较低的误差，其 训练效果要比增加隐层数更容易实现。
基于人的慢速脑研究；
思维观点: AI不仅限于逻辑思维，还应考虑形象思维、 灵感思维，才能促进AI的突破性的发展。
1、智能信号处理方法
小波分析 神经网络
模糊聚类
人工智能
遗传算法
专家系统
模式识别
2.1神经网络的概念
人工神经网络是从微观结构与功能上对人脑神经系统 的模拟而建立起来的一类模型，具有模拟人的部分形象 思维的能力。其特点主要是具有非线性、学习能力和自 适应性，是模拟人的智能的一条重要途径。 它是由简单信息处理单元（人工神经元，简称神经元） 电脉冲 互联组成的网络，能接受并处理信息。网络的信息处理 树 突 输 输 形成 由处理单元之间的相互作用来实现，它是通过把问题表 细胞体 轴突 突 触 入 出 达成处理单元之间的连接权来处理的。 信息处理 传输
3.1 BP神经网络
误差逆传播神经网络 (Back Propagation Neural Network，简记 作BP网络) 工程实际中运用最为 广泛的一种神经网络。
物联网架构和智能信息处理理论与关键技术
物联网架构和智能信息处理理论与关键技术物联网架构是指将各种物理设备通过互联网进行连接和通信，并实现自主搜集、处理和交换信息的系统框架。
物联网架构包括物理层、网络层、传输层、应用层和安全层等组成部分。
物理层是物联网架构中最基础的层级，它包括传感器、执行器、智能硬件等各种物理设备。
这些设备通过各种无线和有线传感技术，如RFID、WiFi、Zigbee等进行连接，实现对环境的感知和控制。
网络层是物联网架构中用于连接各种物理设备的传输层，它主要负责设备之间的数据传输和通信。
网络层包括网关、路由器和交换机等网络设备，通过各种通信协议，如TCP/IP、MQTT等实现设备之间的连接和通信。
传输层是物联网架构中用于传输数据的层级，它负责将设备收集到的信息进行整合和传输。
传输层通过各种数据传输协议，如HTTP、CoAP等，将数据从物理设备传输到应用层，实现数据的传输和交换。
应用层是物联网架构中用于处理物理设备搜集到的信息的层级，它包括各种应用平台和应用软件。
应用层通过智能信息处理技术对设备搜集到的信息进行分析和处理，提供各种应用服务。
安全层是物联网架构中用于保护物理设备和数据安全的层级，它包括各种安全措施和技术。
安全层通过身份认证、数据加密等手段，保护物理设备和数据免受攻击和侵害。
智能信息处理理论与关键技术是指在物联网架构中用于处理设备搜集到的信息的理论和技术。
这些理论和技术包括机器学习、数据挖掘、人工智能等，通过对设备搜集到的信息进行分析和处理，实现对设备状态、用户行为等方面的智能化处理。
物联网架构和智能信息处理理论与关键技术的应用将会对各个领域产生深远的影响。
它可以实现对环境和资源的智能感知和管理，提高生产效率和资源利用率。
它也带来了新的挑战和安全隐患，需要各种安全措施和技术来保护物理设备和数据安全。
智能信息处理
什么是智能信息处理？及其起源、发展与应用。
智能信息处理是模拟人与自然界其他生物处理信息的行为，建立处理复杂系统信息的理论、算法和系统的方法和技术。
智能信息处理主要面对的是不确定性系统和不确定性现象的现象处理问题。
智能现象处理在复杂系统建模、系统分析、系统决策、系统控制、系统优化和系统设计等领域具有广大的应用前景。
起源：20世纪90年代以来，在智能信息处理研究的纵深发展过程中，人们特别关注到精确处理和非精确处理的双重性，强调符号物理机制与联结机制的综合，倾向于冲破“物理学式”框架的“进化论”新路，一门称为计算智能的新学科分支被概括地提出来了，并以更快的目标蓬勃发展。
首次给出计算智能定义的是美国学者James C. Bezdek。
他在题为“什么是计算智能”的报告中讲到：智能有三层次，第一层是生物智能（BI），第二层是人工智能（AI），第三层是计算智能（CI）。
目前，国际上提出计算智能就是以人工神经网络为主导，与模糊逻辑系统、进化计算以及信号与信息处理系统的综合集成。
我们认为新一代的计算智能信息处理技术应该是神经网络、模糊系统、进化计算、混沌动力学、分型理论、小波变换、人工生命等交叉学科的综合集成。
一般来说，智能信息处理分为两大类，一类为基于传统计算机的智能信息处理，另一类为基于神经计算的智能信息处理。
为了适应信息时代的信息处理要求，当前信息处理技术逐渐向智能化方向发展，从信息的载体到信息处理的各个环节，广泛地模拟人的智能来处理各种信息。
人工智能学科与认知科学的结合，会进一步促进人类的自我了解和控制能力的发挥。
研究具有认知机理的智能信息处理理论与方法，探索认知的机制，建立可实现的计算模型并发展应用，有可能带来未来信息处理技术突破性的发展。
现阶段信息处理技术领域呈现两种发展趋势：一种是面向大规模、多介质的信息，使计算机系统具备处理更大范围信息的能力；另一种是与人工智能进一步结合，使计算机系统更智能化地处理信息。
物联网架构和智能信息处理理论与关键技术
物联网架构和智能信息处理理论与关键技术物联网是指将各种物理设备和感知设备通过互联网连接起来，建立起智能化的信息传输和处理系统。
这种系统不仅具有设备互联互通的功能，也拥有强大的智能信息处理能力。
物联网架构和智能信息处理是实现物联网功能的核心理论和技术，能够提高物联网系统的稳定性和可靠性，为现代化社会的发展提供有力的技术支持。
物联网架构是指物联网系统中各种设备和模块之间的结构、职责和关系。
物联网架构主要分为三层：感知层、网络层和应用层。
感知层是由各种传感器和控制器组成的，主要用来采集和控制各种设备的状态和行为。
网络层是通过各种通信网络将感知层和应用层连接起来的，主要负责对传感器和控制器之间的信息进行传递和处理。
应用层是各种应用程序和平台，用来分析和处理由传感器和控制器收集的数据，进而实现在系统中的各种功能。
除了物联网架构以外，智能信息处理也是实现物联网功能的重要理论和关键技术之一。
智能信息处理包括数据收集、数据预处理、数据挖掘和数据分析。
数据收集是指从各种传感器中读取和采集数据的过程。
数据预处理则是对收集的数据进行清理和去噪的过程，使数据更加准确和可靠。
数据挖掘是利用各种算法和技术对预处理后的数据进行分析和处理，提取数据之间的潜在关系和规律。
数据分析则是对已经得到的数据进行更深入的分析，为决策和预测提供更加精确的信息。
在智能信息处理方面，人工智能技术也发挥着至关重要的作用。
人工智能技术能够对物联网系统中进行的各种任务进行智能化处理，包括语音识别、图像识别、机器学习和自然语言处理等。
在物联网数据处理过程中，人工智能技术能够帮助用户更好地理解数据，减少决策风险，提高生产效率和管理水平。
总之，物联网架构和智能信息处理技术是实现物联网系统智能化处理的核心理论和关键技术。
通过不断创新和改进，能够满足现代化社会的各种信息处理需求，推动物联网技术在各个领域的广泛应用。
信息论在人工智能方面的应用
信息论在人工智能方面的应用随着人工智能技术的飞速发展，信息论在人工智能方面的应用越来越受到关注。
信息论是一门研究信息传递、存储和处理的学科，它包括信息熵、信道编码、压缩等理论。
在人工智能领域，信息论的应用极为广泛，以下我们通过几个实例来深入了解它的应用。
1. 自然语言处理
自然语言处理是人工智能领域中的重要分支，它涉及到对自然语言的理解、生成、翻译等任务。
信息论在自然语言处理中有着重要的应用。
例如，在语言模型中，我们需要计算一个序列中的信息熵，以评估这个序列中各个单词的出现概率和相对信息量，从而实现文本的预测和生成。
2. 图像识别
图像识别是人工智能领域中最早得到应用的领域之一，信息论在图像识别中的应用也很广泛。
在图像编码中，我们可以使用基于信息熵的编码方法，将一幅图像中的像素点进行编码，从而实现对图像的压缩和解压缩。
另外，在神经网络的训练过程中，我们也可以使用信息论的理论，对神经元之间的信息流进行建模和分析，从而提高神经网络的学习效率和分类准确率。
3. 数据压缩
数据压缩是信息论中最为基础和重要的应用之一。
在人工智能领
域中，大量的数据处理和传输工作需要进行数据压缩，从而节约存储
和传输资源。
基于信息熵的压缩方法，如Huffman编码和Lempel-Ziv
编码，已经成为了数据压缩中最为常用和有效的方法之一。
信息论在人工智能领域中的应用远远不止这些，它还可以广泛地
应用在语音识别、自动驾驶、金融分析等领域中。
通过深入研究信息
论的理论，我们不仅可以更好地了解人工智能技术的本质和优化方法，还可以探索更为高效和智能的算法和应用。
专业解析-智能信息处理
智能信息处理一．专业介绍1．学科简介：智能信息处理属于自设专业（自设专业是指在教育部专业目录中没有，而学校根据自己的特点和社会发展的需要设立的专业），属于计算机科学与技术一级学科下的二级学科，也有学校归类为信息与通信工程下的二级学科。
智能信息处理是计算机科学中的前沿交叉学科，是应用导向的综合性学科，其目标是处理海量和复杂信息，研究新的、先进的理论和技术。
智能信息处理研究涵盖基础研究、应用基础研究、关键技术研究与应用研究等多个层次。
它不仅有很高的理论研究价值，而且对于国家信息产业的发展乃至整个社会经济建设、发展都具有极为重要的意义。
2．研究方向：智能信息处理的研究方向有：01 网络智能信息处理、计算智能与模式识别02 智能信息/图像、目标检测、跟踪与编码03 进化计算04 机器学习与计算智能、医学影像可视化技术05 智能信息处理、多源信息融合。
（注：各大院校的研究方向有所不同，以西安电子科技大学为例）3．考试科目：①101政治理论②201英语③301数学（一）④821信号、电路与系统（注：各大院校的研究方向有所不同，以西安电子科技大学为例）二．专业培养目标本专业学位获得者在智能信息处理方面应具有坚实、深厚的理论基础，深入了解国内外智能信息处理方面的新技术和发展动向，系统、熟练地掌握现代信息处理的专业知识，具有创造性地进行理论与新技术的研究能力，具有独立地研究、分析与解决本专业技术问题的能力，并具有一定的组织才能，熟练掌握一门外国语。
三．与此专业相近的自设专业智能信息系统四．相同一级学科下的其他专业（二级学科）计算机科学与技术的二级学科：计算机系统结构、计算机软件与理论、计算机应用技术。
信息与通信工程的二级学科：通信与信息系统、信号与信息处理。
五．招收此自设专业的院校及开设年份上海交通大学（2002年）、西安电子科技大学（2003年）六．就业方向毕业生可到研究机构、公司、企事业、军队及大专院校从事智能信息处理方面的工作以及研究、教学等工作。
智能信息处理教案：社交网络分析的理论与实践
智能信息处理教案：社交网络分析的理论与实践随着互联网的快速发展和普及，社交网络已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
通过社交网络，人们可以快速地交流信息，扩展社交圈，分享生活点滴等等。
面对如此庞大的社交网络，如何从中寻找有价值的信息已经成为了一个亟待解决的问题。
社交网络分析就是一种能够解决这个问题的工具和技术。
本文将重点讨论社交网络分析的理论和实践，为智能信息处理课程的教学提供参考。
一、什么是社交网络分析？社交网络分析是一种拓扑学和网络科学的交叉学科，致力于研究社交网络中的人际关系、社群结构、信息传播和社会影响等问题。
社交网络分析的基本思想是将人与人之间的关系视为网络中的节点和边，通过节点之间的关系和拓扑结构等因素来分析网络的特性和行为。
在社交网络分析中，我们需要了解一些基本概念：1.节点（Node）：在社交网络中，每个人都是一个节点。
2.边（Edge）：边表示节点之间的连接关系。
例如，两个人之间交流的消息或评论。
3.度（Degree）：每个节点的度指的是直接连接它的节点的数量。
例如，一个人有多少个朋友。
4.聚类系数（Clustering coefficient）：聚类系数表示连接到一个节点的节点之间的连接程度。
例如，一个人和他/她的朋友之间的互相认识的程度。
5.中心性（Centrality）：对于网络中的节点，它的中心性表示它在网络中的重要程度。
例如，社交网络中的明星用户。
社交网络分析可以帮助我们了解社交网络的整体结构、动态演变和信息传播路径等方面的情况，为我们提供了更多的信息和洞察力。
二、社交网络分析的理论在社交网络分析中，我们需要掌握一些基本的理论知识。
这些理论知识将帮助我们更好地理解社交网络中的节点、边和网络的结构。
1.弱联系理论（Weak ties theory）弱联系理论指出，社交网络中存在着强联系和弱联系两种类型的关系。
强联系指的是互相认识程度较深的两个人之间的关系，而弱联系则指的是认识程度较浅的关系。
信息技术论文：信息智能化处理技术分析
信息技术论文：信息智能化处理技术分析信息技术论文：信息智能化处理技术分析摘要：在科学技术快速发展的过程中，信息处理技术也不断更新，逐渐向着智能化的方向发展。
处在信息化时代中，人们在生活和工作中会接触到大量的信息，借助信息的智能化处理技术，能够更好的管理庞大的信息，全方位的掌握信息，可以根据信息制定出合理的决策。
本研究主要对信息的智能化处理技术进行论述，分析智能信息处理技术的发展史，并介绍了该技术的应用状况，展望了技术发展前景，以期改善信息处理效率。
关键词：智能化；信息处理技术；人工智能；神经网络近年来，智能信息处理技术获得了突飞猛进的发展，该技术有机融合了控制技术、电子技术、计算机技术等多种先进技术，能够高效实现信息的采集和处理任务。
开展信息的智能化处理技术研究具有非常重要的意义，能够全方位的了解和掌握智能信息处理技术的发展及运用状况，并发挥该技术的优势和作用，为今后的研究提供依据。
1信息的智能化处理技术的产生与发展信息的智能化处理技术的产生早在1930年就产生了信息的智能化处理技术，然而因为运算功能强大的工具，致使智能化信息处理技术的功能无法得到全面体现，这在一定程度上限制了信息的智能化处理技术的发展和成熟。
计算机技术的广泛应用为信息的智能化处理技术的进一步发展提供了坚实的基础保障，研发出多种智能信息处理产品，在人们的工作和生活中得到了大规模的应用，为人们提供了极大的便利，同时也产生了较大的社会及经济效益。
针对当前医学领域中的GT机而言，该机器充分运用了智能化信息处理技术的优势[1]；同时美国科学家领导多位研究人员共同研制出先进的FFT算法，极大地推动了科学研究领域的创新发展。
随后硬件电路就借助FFT算法对智能监测仪器进行开发研究，推出多种自动化和智能化程度较高的检测设施，获得了很大的成功[2]。
科学技术的实时发展使信息的智能化处理技术也不断更新，科技水平逐步提升，智能化信息处理技术在信息处理系统中发挥的作用越发重要。
智能信息处理技术的发展与应用
智能信息处理技术的发展与应用摘要：随着科技的不断发展，智能信息处理技术得到了长足的进步。
智能信息处理技术是计算机技术、通信技术、电子技术和控制技术等多种技术的融合，完成信息的采集、处理等工作。
本文简述了智能信息处理技术的发展进程和应用情况，并对智能信息处理技术的未来发展做出了展望，为相关工作人员工作提供参考。
关键词：智能信息处理技术；发展；通信技术；网路技术；模糊理论中图分类号：p208 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2013）02-0000-02伴随着计算机技术和通信技术的不断发展创新，信息处理技术理论已经迈上了一个新的台阶，如今信息处理研究领域并不再局限于原有的一般理论与方法的研究，而是努力拓宽研究领域，把主要精力放在新方法、新理论的探索上。
信息处理技术，主要研究对象已经由原来简单的线性、因果、最小相位等特殊系统，逐步发展到现在的非线性、非因果、非最小相位，更具有普遍意义的系统，对随时变化的信号进行处理和分析是信息处理技术发展的一个重要方向。
智能信息处理技术的最大特点就是将不确定、不可靠的信息进行加工处理，转变为确定的、可靠的信息。
通过智能信息处理，从一些不精确、不确定的信息中，依然可以得到较为确定的结果，从而更加充分、合理的利用已经获取的信息，提高信息的利用效率。
1 智能信息处理技术的产生与发展智能信息处理技术的产生可以追溯到上世纪30年代，但当时缺乏具有一定运算能力的工具，智能信息处理无法发挥其作用，束缚了智能信息处理技术的发展。
计算机的出现，成为了智能信息处理技术的迅速发展的基础，一些具备智能信息处理能力的产品出现在人们的日常生活学习中，给人们的生活带来了巨大的方便，也产生了良好的经济效益，例如现在医学上广泛应用的ct机，就是建立在智能信息处理技术基础之上的；以美国著名科学家j.w.cooley为首的科研团队提出的fft算法，对科学界产生了巨大的影响。
这种算法应用于硬件电路后，被广泛的应用于各个智能检测仪器当中，促进了高自动化检测设备的迅速发展，取得了良好的效果。
机器智能的理论与方法
机器智能的理论与方法前言机器智能是近年来备受关注的领域，它的快速发展改变着人们的工作和生活方式。
随着大数据技术、人工智能技术的不断发展，机器智能技术也在不断更新，越来越成熟。
本文旨在探讨机器智能的理论与方法，从宏观上介绍机器智能技术的发展历程和应用场景，从微观上分析机器智能的理论模型和算法。
一、机器智能的发展历程机器智能从20世纪50年代开始发展，当时主要是利用符号逻辑和专家系统实现推理和决策。
但这些系统往往面临着数据不足、知识不全面等问题，导致结果不够准确。
随着计算机性能的提高和神经网络技术的出现，机器智能逐渐实现了从数据中学习和自我优化的能力，这一阶段被称为机器学习时代。
现在，机器智能进入了深度学习时代，模型逐渐逼近甚至超越了人类的认知水平。
二、机器智能的应用场景机器智能在社会中得到了广泛的应用，如人脸识别、无人驾驶、语音识别、推荐系统等。
其中人脸识别技术已经被广泛应用于各类场所，如边境检查、公共安全等，实现了对人群的实时监控。
无人驾驶技术也在不断发展，将来可以大幅度降低人类的交通事故率和疲劳驾驶的危险性。
语音识别和自然语言处理技术可以提高人机交互的效率和准确度，而推荐系统则可以根据用户的历史数据和兴趣特点，为用户推荐个性化的信息。
三、机器智能的理论模型机器智能的理论模型主要包括:感知器、决策树、朴素贝叶斯、K近邻、SVM等。
感知器是一种最简单的神经网络模型，它通过一系列输入和权重参数的计算，并将其传到激活函数计算，从而输出一个结果。
决策树模型则是一种基于逻辑的分类模型，适用于数据量不大但属性数量较多的情况。
朴素贝叶斯模型则将数据拆解为多个特征值，基于贝叶斯公式计算出每个特征对应的概率，从而得到最后的分类结果。
K近邻模型则是基于距离计算的分类模型，通过计算样本之间的相似程度，来确定样本的类别。
SVM模型则是寻求最大分类间隔来对样本进行分类。
四、机器智能的算法机器智能的算法主要包括监督学习、无监督学习和强化学习。
智能信息处理教案：机器学习的理论与应用
智能信息处理教案：机器学习的理论与应用引言在当今信息化社会中，数据蕴含着巨大的价值，但如何让去发掘数据的价值，加快科技和生产的发展，已成为人们关注的热点话题。
机器学习作为一种基于数据发掘价值的技术，正在迅速发展。
本文将从机器学习的理论和应用角度来探每，让我们一起来了解一下智能信息处理教案：机器学习的理论与应用。
一、机器学习的理论机器学习是一种计算机算法，通过利用大量数据来自我学习和优化算法的性能，从而对预测、分类、聚类等问题进行处理。
其中，数据集是机器学习的重要基础，数据训练集和数据测试集的划分可以有效的提高机器学习的效果。
在机器学习过程中，一些经典的算法被广泛应用，如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
1. 决策树算法决策树算法是一种分类算法，是一种简单的、有效的、易于理解的算法。
它基于二分法来对数据进行分类，通过不断划分数据的特征，构建出一颗二叉树，并根据二叉树的节点来对数据进行分类。
决策树算法在处理垃圾邮件、股票预测等问题时广泛应用。
2. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种概率统计的分类算法，它基于贝叶斯定理，通过计算每种可能性的概率来进行分类。
该算法将数据集中每个特征之间看做独立的，朴素贝叶斯算法效率高，并且在处理大数据时性能稳定。
朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤等领域应用广泛。
3. 支持向量机算法支持向量机算法是一种基于边界分析的分类算法，其目的是找到数据集中最优的分类超平面。
该算法在寻找超平面时最大程度避免过拟合问题，并且由于对于数据集只需要极少的存储空间，支持向量机算法应用广泛。
二、机器学习的应用机器学习技术在各个行业和领域中都拥有广泛的应用，如医疗、金融、教育、安全等等。
其中，医疗领域的应用尤为引人关注。
1. 医疗领域机器学习技术在医疗领域中有广泛的应用，如肺癌的诊断、疾病风险评估、病人跟踪等。
其中，深度学习技术在医学影像诊断中的应用最为突出，在肺癌、乳腺癌等疾病的早期检测和诊断方面，在实现更高的准确率和精度方面已经表现出了优越性。
智能制造的理论与实践
智能制造的理论与实践智能制造是指借助信息技术和自动化技术实现制造领域的数字化、网络化和智能化，以提高制造效率、产品质量和企业竞争力的制造模式。
随着人工智能和物联网等新技术的不断发展，智能制造已成为制造业发展的重要方向。
同时，智能制造还需要依托于各种新材料、新工艺和新能源等领域的发展，助力制造业实现智能化升级。
在智能化升级的进程中，智能制造的理论和实践至关重要。
一、智能制造的理论智能制造的理论涵盖了从数据采集和处理到系统集成和优化的全过程。
具体来看，智能制造主要包括以下几个方面的理论：1. 商业模式理论。
随着智能制造的兴起，传统制造业的商业模式被逐渐打破，新的商业模式正在不断涌现。
在智能制造的理论中，商业模式的创新和优化是非常重要的一环。
2. 信息采集理论。
智能制造需要依托于各种传感器、控制器和机器人等工具对生产过程进行数据采集。
因此，信息采集理论的研究是智能制造的基础。
3. 数据处理理论。
采集到的数据需要经过处理、分析和挖掘，才能实现智能制造的目标。
数据处理理论是实现数据智能处理和利用的关键。
4. 决策控制理论。
智能制造需要实现自动化的决策和控制，因此决策控制理论的研究和应用是智能制造的重点之一。
5. 产品设计与开发理论。
智能制造需要借助先进的设计和开发系统，以提高制造效率和产品质量。
产品设计与开发理论的创新是实现智能制造的关键。
二、智能制造的实践除了理论研究，智能制造的实践也是非常重要的。
智能制造的实践包括以下几个方面：1. 智能工厂建设。
智能工厂是实现智能制造的核心，需要依托于各种自动化设备和信息系统，实现生产过程的自动化和数字化。
2. 智能供应链管理。
智能供应链管理需要实现信息的实时共享和跨平台的协同，以提高整个供应链的响应速度和效率。
3. 智能制造服务。
智能制造服务是指利用互联网和物联网技术，为制造企业提供包括人工智能、大数据、云计算等在内的各种智能化服务。
4. 智能制造创新。
智能制造需要不断创新，推动制造技术的进步。
智能信息处理理论与方法
武汉工业学院毕业论文论文题目：智能信息处理理论与方法姓名王斌学号 0院（系）数理科学系专业电子信息科学与技术指导教师李相虎2011年6月10日目录第一章绪论 (1)1.1智能信息处理的产生及其发展 (1)1.1.1 计算智能的产生 (1)1.1.2 信息处理技术的应用和现状 (4)第二章智能信息处理的主要技术 (7)2.1.1 什么是模糊逻辑 (8)2.1.2 模糊逻辑控制技术 (9)2.1.3 模糊处理技术 (10)2.2 神经计算技术 (10)2.2.1 脑神经系统 (10)2.2.2 神经网络的主要特征 (11)2.3 进化计算技术 (12)............................................................................................................ 错误!未定义书签。
2.3.2 遗传算法的基本理论研究 (13)2.3.3 进化计算与遗传算法的关系 (13)2.3.4 遗传算法参数的选择 (14)2.3.5 遗传算法的应用 (15)2.4 混沌计算技术 (16)2.4.1 混沌时间序列预测和控制 (17)2.4.2 混沌神经网络 (18)2.4.3 混沌在多Agent系统中的应用 (19)............................................................................................................ 错误!未定义书签。
2.5 分形计算技术 (21)............................................................................................................ 错误!未定义书签。
2.5.2 分形维数 (23)2.5.3 分形的应用 (23)第三章总结与展望 (24)致谢 (25)参考文献 (25)摘要随着信息技术在企业的日益普及，信息系统在工具手段、开发模式、软件规模、指导思想等方面的不断提升，企业在信息需求方面日趋多样化、人性化、智能化，智能信息处理成为信息系统发展的一个重要方向。
神经网络与智能信息处理
神经网络与智能信息处理关键词：80年代初，在美国、日本、接着在我国国内都掀起了一股研究神经网络理论和神经计算机的热潮，并将神经网络原理应用于图象处理、模式识别、语音综合及机器人控制等领域。
近年来，美国等先进国家又相继投入巨额资金，制定出强化研究计划，开展对脑功能和新型智能计算机的研究。
人脑是自生命诞生以来，生物经过数十亿年漫长岁月进化的结果，是具有高度智能的复杂系统，它不必采用繁复的数字计算和逻辑运算，却能灵活处理各种复杂的，不精确的和模糊的信息，善于理解语言、图象并具有直觉感知等功能。
人脑的信息处理机制极其复杂，从结构上看它是包含有140亿神经细胞的大规模网络。
单个神经细胞的工作速度并不高（毫秒级），但它通过超并行处理使得整个系统实现处理的高速性和信息表现的多样性。
因此，从信息处理的角度对人脑进行研究，并由此研制出一种象人脑一样能够“思维”的智能计算机和智能信息处理方法，一直是人工智能追求的目标。
神经网络就是通过对人脑的基本单元---神经元的建模和联结，来探索模拟人脑神经系统功能的模型，并研制一种具有学习、联想、记忆和模式识别等智能信息处理功能的人工系统。
本文介绍神经网络的特点以及近年来有关神经网络与混沌理论、模糊计算和遗传算法等相结合的混合神经网络研究的动态。
一．神经网络和联结主义回顾认知科学的发展，有所谓符号主义和联结主义两大流派。
符号主义从宏观层次上，撇开人脑的内部结构和机制，仅从人脑外在表现出来的智能现象出发进行研究。
例如，将记忆、判断、推理、学习等心理活动总结成规律、甚至编制成规则，然后用计算机进行模拟，使计算机表现出各种智能。
符号主义认为，认识的基本元素是符号，认知过程是对符号表示的运算。
人类的语言，文字的思维均可用符号来描述，而且思维过程只不过是这些符号的存储、变换和输入、输出而已。
以这种方法实现的系统具有串行、线性、准确、简洁、易于表达的特点，体现了逻辑思维的基本特性。
七十年代的专家系统和八十年代日本的第五代计算机研究计划就是其主要代表。
对智能信息处理的认识
一、智能信息处理技术的概述智能信息处理技术的概述处理这是一个信息时代，现在我们每天和信息打交道，人类社会的进步在一定程度上取决对于信息的了解、处理和利用的水平。
当前计算网络与大型数据库的广泛使用,使决策者与经营者面临巨量的数据而无所适从,用智能信息处理方法解决这一问题是当今信息社会的重要手段。
智能信息处理的主要目的就是要制造出具有学习、理解和判断能力的人工智能系统。
它的本质就是要研究一些算法来提取出信号中的有用信息，从而实现系统的智能控制。
归纳起来智能信息处理研究以下重要问题: （1）.人、机器、环境的智能交互与协作,研究文字、语音的自动识别及自然语言理解,研究视觉信息与各种图像的自动处理,其目的是使人与机器、机器与环境的信息交流更为有效。
（2.）从大规模数据库中提取关键信息与有用的规律。
其主要方向有约简数据，和机器学习,即利用已有知识与模式识别理论对大量数据简化,并变换为决策者可以阅读的形式;对大量数据自动学习,以实现对数据的分类、评价,并预测可能产生的结果。
（3.）智能系统的规划、决策、协作与优化。
建立计算机辅助规划与决策系统,在某些优化指标下提高全社会的经济与社会效益。
研究系统建模,优化,最优化的智能规划与决策以及多智能体系的协作与竞争的理论与方法。
二、智能信息处理技术的发展史智能信息处理技术的发展史处理智能信息处理最早起源于本世纪30 年代，但是由于智能信息处理系统运作过程需要大量的计算，而当时又没有快速的计算工具，这样就极大的约束了智能信息处理技术在初期的发展。
自从40 年代后期计算机问世后，给智能信息处理技术的发展创造了良好的条件。
一些具备智能信息处理功能的高科技产品相继被推出，并产生了巨大的社会及经济效益。
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武汉工业学院毕业论文论文题目：智能信息处理理论与方法姓名王斌学号 *********院（系）数理科学系专业电子信息科学与技术指导教师李相虎2011年6月10日目录第一章绪论 (1)1.1智能信息处理的产生及其发展 (1)1.1.1 计算智能的产生 (1)1.1.2 信息处理技术的应用和现状 (4)第二章智能信息处理的主要技术 (8)2.1.1 什么是模糊逻辑 (8)2.1.2 模糊逻辑控制技术 (10)2.1.3 模糊处理技术 (12)2.2 神经计算技术 (13)2.2.1 脑神经系统 (13)2.2.2 神经网络的主要特征 (14)2.3 进化计算技术 (15)2.3.1遗传算法的发展过程 (15)2.3.2 遗传算法的基本理论研究 (15)2.3.3 进化计算与遗传算法的关系 (16)2.3.4 遗传算法参数的选择 (16)2.3.5 遗传算法的应用 (17)2.4 混沌计算技术 (19)2.4.1 混沌时间序列预测和控制 (20)2.4.2 混沌神经网络 (20)2.4.3 混沌在多Agent系统中的应用 (21)2.4.4混沌同步和通信 (22)2.5 分形计算技术 (24)2.5.1分形的基本概念 (24)2.5.2 分形维数 (26)2.5.3 分形的应用 (26)第三章总结与展望 (27)致谢 (28)参考文献 (29)摘要随着信息技术在企业的日益普及，信息系统在工具手段、开发模式、软件规模、指导思想等方面的不断提升，企业在信息需求方面日趋多样化、人性化、智能化，智能信息处理成为信息系统发展的一个重要方向。
多年来，人们一直在探索新一代的信息处理技术。
自20世纪90年代以来，国际上掀起了一股强劲的研究模糊逻辑系统、神经网络、遗传算法、信息融合、混沌与分形理论与技术的热潮，推动了软计算、软处理技术的深入发展。
近年来，模糊计算、神经计算、进化计算、混沌与分形计算、小波交换、人工生命科学等新一代智能信息处理技术的研究，不仅在各自的学科领域取得了引人瞩目的发展，而且它们之间的相互渗透和有机结合必然引起智能信息处理技术的革命。
关键词：智能信息处理；模糊计算；神经计算；遗传算法；混沌与分形AbstractWith the popularization of information technology in enterprise and the increase of the following aspects of information system: development tools, development mode, software dimension, guiding ideology and so on, demands for information become more and more various, personal and intelligent, intelligence information processing has become an important development trend of information system. Thetraditional methods depend only on the introduction of artificial intelligence. There are some faults in intelligence information processing from the information chain view point of data, information and knowledge. Firstly, in the aspect of data automatic acquisition, although several intelligent instruments have been brought forward, less research was made on how to acquire data automatically, correctly and with no redundancy under the condition of multiple signal sources. The Second is the simple pattern in information processing and the lack study of organization and present ation of multi-structure and multi-source information. In recent years,the research ofFuzzy computing ，Neural computing ，Genetic Algorithm，Chaos and Fractal computing，Artificial Life Sciences has made Noteworthy achievements，and it will inevitably lead to intelligent information processing technology revolutionKey word：Intelligent Information Processing ；Fuzzy computing Neural computing ；Genetic Algorithm ；Chaos and Fractal第一章绪论本文简要地介绍了智能信息处理技术的发展过程，智能技术的相关技术，如模糊逻辑、神经网络、进化计算、混沌和分形技术的概念、基本特点和应用，对智能信息处理技术的应用、现状和发展趋势进行了讨论。
1.1智能信息处理的产生及其发展1.1.1 计算智能的产生20世纪90年代以来，在智能信息处理研究的纵深发展过程中，人们特别关注到精确处理与非精确处理的双重性，强调符号物理机制与联接机制的综合，倾向于冲破“物理学式”框架的“进化论”新路，一门称为计算智能( Computational Intelligence)的新学科分支被概括地提出来了，并以更加明确的目标蓬勃发展。
1994年IEEE为了促进多学科渗透和结合，把模糊系统(Fuzzy systems)、神经网络(Neural Networks)和进化计算(Evolutionary computation)三个年会合并举行，于1994年6月25日至7月3日在美国佛罗里达州( Florida)的奥兰多(Orlando)召开全球第一届计算智能大会( WCICI)，出版了《计算智能、模仿生命》的论文集。
大会决定计算智能会议每三年召开一次。
此次会议是计算智能的第一次综台性大会，共收集了来自世界各国学者的约1 600篇论文，大会的主题是计算智能。
人们会提出这样的问题：人工智能和计算智能有什么不同，又有什么关系呢？首次给出计算智能定义的是美国学者JamesC．Bezdek0 1992年，他在近似推理的国际杂志上论道：计算智能依靠生产者提供的数字材料，而不是依赖于知识，而人工智能使用的是知识精华. Bezdek还说：人工神经网络应称为计算神经网络，即“人工”两字应改为“计算”。
在人工智能AI和计算智能CI的关系上，Bezdek认为CI是AI的子集，即CI ∈AI。
而这次大会主席Jacek．M．Zurada却认为CI～AI，两者只有部分重合。
J．C．Bezdek 在题为“什么是计算智能玎的报告中讲到：智能有三个层次，第一层是生物智能（Biological Intelligence，简称BI），它是由入脑的物理化学过程反映出来的，人脑是有机物，它是智能的物质基础。
第二层是人工智能（Artificiai Jntefiigence，简称AI），它是非生物的，是人造的，常用符号表示，AI的来源是人的知识精华和传感器数据。
第三层是计算智能（Conlpuialional Iniclligcnce．简称CI），它是由数学方法和计算机实现的，CI的来源是数值计算和传感器。
以上三者第一个英文字符取出来称之为ABC。
显然，从复杂性看有三个层次，即B(有机)、A(符号)、C(数值)，而且BI包含了AI，AI又包含了CI，Bczdek的看法，AI是CI→BI的中间过渡，因为AI中除了计算算法外，还包含符号表示和数值信息处理。
模糊集和模糊逻辑是CI→AI的平滑过渡，因为它包含了数值信息和语义信息。
他还认为：计算种经网络CNN是一个最底层最基本的环节，也是CI的一个重要基石，主要用于模式识别。
CNN由以下四个点决定：功能、结构（联接拓扑和更新策略）、形式（集成和传递的节点函数式）、数据（用于训练／测试的数据）。
按以上几点，CNN有多种形式，如前馈、自组织以及与Fuzzy结合的模糊神经网络等。
目前国际上提出计算智能就是以人工神经网络为主导，与模糊逻辑系统、进化计算以及信号与信患处理学科的综合集成。
我们认为新一代的计算智能信息处理技术应是神经网络、模糊系统、进化计算、混沌动力学、分形理论、小波变换、人工生命等交叉学科的综合集成。
尽管对计算智能的定义、内容以及与其他智能学科分支的关系尚没有统一的看法，但计算智能的下列两个重要特征却是人们比较共同的认识：①计算智能与传统人工智能不同，主要依赖的是生产者提供的数字材料，而不是依赖于知识；它主要借助数学计算方法（特别是与数值相联系的计算方法）的使用。
这就是说，一方面，CI的内容本身具有明显的数值计算信息处理特征；另一方面，CI强调用“计算”的方法来研究和处理智能问题。
需强调的是，CI中计算的概念在内涵上已经加以拓广和加深。
一般地，在解空间送行搜索的过程都被称为计算。
②计算智能这个概念的提出（1992年由美国学者James C．Bezdek首先使用），显然远不止于具有科学研究分类学的意义，其积极意义在于促进基于计算的或基于计算和基于符号物理相结合的各种智能理论、模型、方法的综合集成，以便在计算智能这个主题下发展思想更先进、功能更强大、能够解决更复杂问题的大系统的智能科学成果。
由此看来，当前计算智能发展的重要方向之一就足不断引进深入的数学理论和方法，以“计算”和“集成”作为学术指导思想，进行更高层次综合集成研究。
这种综合集成研究不仅不局限在模型及算法层次的综合集成的框框，而且还进入了感知层次及认知层次的综合集成。
一般来说，智能信息处理可以划分为两大类[1]，一类为基于传统计算机的智能信息处理，另一类为基于神经计算的智能信息处理。
基于传统计算机的智能信息处理系统包括智能仪器、自动跟踪监测仪器系统、自动控制制导系统、自动故障诊断系统等。