智能计算基础
计算思维与智能计算基础算法设计基础
22/11/16第5章算法设计基础22/11/16理工大学本章通过介绍实现计算机求解问题地五大步骤,引入了本章地重要内容:算法地有关概念与算法设计经典策略举例与其常见问题算法举例。
课程概述:22/11/16 5.1问题求解22/11/16与计算机学院计算机基础教学部什么是问题求解？问题求解就是寻找一种方法来实现目地。
求解同一问题时,根据不同地问题理解,不同地经验,不同地工具等,会采用不同地求解方法。
最能影响求解问题地方法地是"工具"。
22/11/16理工大学Ø20世纪40年代后,计算机因其运算速度快,逻辑能力强,自动化程度高等特点,成为各学科问题求解地新工具。
Ø计算机地工作原理是存储程序与程序控制。
Ø计算机求解问题地分为五个步骤:分析建模,算法设计,程序编码,调试运行,文档编制22/11/16理工大学1．分析建模分析问题所给定地条件,最终要得到地结果。
设法将其抽象成相应地数学问题,即数学建模。
数学建模是一种基于数学地思考方法,它运用数学地语言——数字,字符,符号等描述问题地操作对象,已知条件,需求地输入,以与最终期望得到地输出（即所求结果）等等,并找出操作对象之间蕴含地关系,从而用数学思想与方法来找出解决问题地方案。
22/11/16理工大学2．算法设计算法是对用计算机求解问题而采用地方法与步骤地准确而完整地描述。
这些方法与步骤要逐一细化至每一步执行怎样地计算与操作,即明确说明每一步"做什么"与"如何做"。
算法表达地是一种解题思想,即将一定规范地输入,在有限时间内获得所要求地输出地系统地策略机制。
22/11/16理工大学Ø算法设计就是在程序编码前,根据所得数学模型,设计适合计算机求解问题地具体算法。
Ø在设计算法时,要统筹考虑问题数据地数据结构（即数据地存储与组织方式）与算法地控制结构。
智能计算概述 讲义
智能计算概述讲义1 简介智能计算是一种计算机技术，它依靠人工智能和机器学习等技术来模拟人类智能行为，让计算机能够更加智能化地处理数据，推断结果并进行自我学习和优化。
智能计算技术被广泛应用于各个领域，如医疗、金融、工业等。
在医疗领域，智能计算能够帮助医生更准确地诊断疾病，提高患者的治疗效果；在金融领域，智能计算能够在处理海量金融数据的同时，帮助银行和金融机构更好地管理风险和进行预测。
2 智能计算的分类智能计算主要包括三种类型：神经网络、模糊逻辑和进化计算。
神经网络是模拟人类大脑神经元间相互连接的模型，可以让计算机进行类似人类的数据处理和学习。
模糊逻辑则是将模糊的概念用数学语言进行表示，从而实现计算机对模糊信息的处理。
进化计算则是借鉴了生命进化机制的思想，通过模拟生命体群体进化的过程来优化解决问题的过程。
3 智能计算的应用在医疗领域，智能计算可用于疾病风险预测、辅助诊断和个性化治疗方案的制定等方面。
例如，可以通过对患者的基因数据进行分析，预测患者是否患有遗传性疾病，并为每个患者提供个性化的治疗方案。
在金融领域，智能计算能够通过分析大量金融数据、市场动态等信息来预测股票、货币等的价格走向，提前评估风险。
同时，智能计算也可以通过分析个人信用记录等信息辅助银行和金融机构进行风险评估和贷款审批。
在工业领域，智能计算技术能够辅助自动化制造，提高生产线的效率和质量。
例如，可以通过数据分析预测设备的故障，及时进行维修，以避免生产线的停滞和影响工作的顺畅。
4 发展趋势随着人工智能和大数据技术的不断发展，智能计算技术也在不断发展和完善。
未来，随着量子计算和生物计算等新技术的出现，智能计算技术也将面临新的发展机遇和挑战。
从目前看，人工智能应用范围已经非常广泛，并且应用效果也非常明显，未来，随着技术的不断进步，智能计算技术将在更多领域得到应用和发展。
计算机人工智能技术入门教程
计算机人工智能技术入门教程随着科技的快速发展，人工智能已经成为当今最炙手可热的技术领域之一。
计算机人工智能技术的应用已经涉及到了各个领域，包括医疗、金融、交通等。
如果你对人工智能感兴趣，想要入门这个领域，那么本文将为你提供一些基础知识和学习路径。
首先，了解人工智能的基本概念是入门的第一步。
人工智能，简称AI，是指通过计算机模拟人类智能的技术和方法。
它包括机器学习、深度学习、自然语言处理等多个子领域。
机器学习是人工智能的核心，它通过让计算机从大量数据中学习，不断优化算法和模型，实现自主学习和决策能力。
接下来，你可以学习一些基本的编程知识。
Python是目前最流行的人工智能编程语言之一，它简洁易学，有丰富的第三方库支持。
通过学习Python，你可以快速上手人工智能相关的编程任务。
此外，了解一些基本的数据结构和算法也是必要的，这将帮助你更好地理解和实现人工智能算法。
在掌握了基本的编程知识后，你可以进一步学习机器学习算法。
机器学习是人工智能的核心技术之一，它通过让计算机从数据中学习，自动发现数据中的规律和模式。
常见的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。
你可以通过学习这些算法的原理和实现方法，逐步掌握机器学习的基本概念和技术。
除了机器学习，深度学习也是人工智能领域的热门技术。
深度学习是一种模拟人脑神经网络的算法，通过多层次的神经网络模型来实现对复杂数据的学习和处理。
深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了很大的突破。
学习深度学习需要一定的数学基础，包括线性代数、概率论等。
同时，掌握一些常用的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等也是必要的。
除了理论知识，实践是学习人工智能的关键。
你可以通过参加一些开源项目或者自己动手实现一些小项目来提升自己的实践能力。
这样不仅可以巩固所学的知识，还可以锻炼自己的问题解决能力和创新思维。
最后，持续学习和跟进最新的研究成果也是非常重要的。
人工智能领域发展迅速，每天都有新的算法和技术被提出。
计算智能基础
GA的机制(jīzhì)
以几个世代复数个生物为对象 将问题的求解—染色体（一群），置于问题的环境中 适者生存的原则—对适应环境者进行： 复制、再生、交叉、变异 优点：设计(shèjì)简单，对所求解的问题不需要知道更多
的信息
精品资料
GA的算法(suàn fǎ)原理
自然淘汰原理：适者生存 淘汰：对环境适应度低的 增殖：对环境适应度高的 交叉：性质(xìngzhì)的混合（染色体的交叉） 突然变异：强制性的稍有变化的个体的生成
体，如多年未见的老友。 耐故障性： 人脑强，冷热无妨(wú fánɡ)； 电脑弱，死机；
精品资料
人脑与电脑(diànnǎo)的比较
信息的表示方式： 人脑—模拟、连续 电脑—数字 擅长领域： 人脑—模式识别、综合判断 电脑—数值(shùzí)计算 信息处理特征： 人脑—低速、模糊、并行 电脑—高速、正确、串行
NN：在微观层次上模仿脑神经网络的功能 FS： 模拟人类的主观的信息处理方式 GA：模拟生物的进化方式 三者的融合： 神经网络与模糊推理的融合 模糊推理与遗传算法的融合 神经网络与遗传算法的融合 取长补短，产生更优秀(yōuxiù)的技术
精品资料
第2节 为什么要研究(yánjiū)神经 网络
精品资料
建模问题(wèntí)
即使没有(méi yǒu)复杂的数学工具，也可以了解复 杂的非线性系统
所用的办法是： 建立描述系统行为的规则 将系统的一些有意义的状态映象成一些更简洁的内
部表示，以使这些状态在以后产生时能被识别，即 通过例子或ANN来训练的方法
精品资料
扎德提出(tí chū)了具有三种特点的方 法：
间的选择、交叉等相互作用，更加提高解的探索的效率 (xiào lǜ) 应用领域：系统的设计、优化、遗传编程、人工生命
人工智能基础知识详解
人工智能基础知识详解人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样具备智能的学科。
它以模拟、延伸和拓展人类智能的理论、方法、技术和应用为核心，旨在实现计算机的感知、认知、学习和决策等智能行为。
本文将详细介绍人工智能的基础知识，帮助读者更好地理解这一领域。
一、人工智能的发展历程人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代，当时诞生了第一个能够模拟人类思维的计算机程序。
随着计算机技术的进步和理论研究的深入，人工智能逐渐发展为一个具有广泛影响的学科。
如今，人工智能已广泛应用于各个领域，包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉等。
二、人工智能的基本原理1. 感知能力：感知能力是人工智能的基础，它使计算机能够接收和理解来自外部环境的信息。
感知能力主要依靠传感器设备来实现，如摄像头、麦克风等。
2. 认知能力：认知能力使计算机能够对感知到的信息进行处理和分析，以获取更深层次的理解。
认知能力主要包括知识表示、推理、学习和决策等方面。
3. 学习能力：学习能力是人工智能的核心，它使计算机能够通过观察和分析数据来不断改进自身的性能和表现。
学习能力主要分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型。
4. 决策能力：决策能力是人工智能的目标之一，它使计算机能够基于已有的知识和经验做出适当的决策。
决策能力主要借助于专家系统、推理引擎和优化算法等技术来实现。
三、人工智能的主要应用领域1. 自然语言处理：自然语言处理是人工智能的一个重要分支，它研究如何使计算机能够理解和处理人类的自然语言。
自然语言处理已广泛应用于机器翻译、智能客服和文本挖掘等领域。
2. 机器学习：机器学习是基于统计学和概率论的一种方法，通过训练模型来使计算机能够从数据中学习和进行预测。
机器学习已被应用于图像识别、推荐系统和金融风控等领域。
3. 计算机视觉：计算机视觉是人工智能的一个重要分支，它研究如何使计算机能够理解和分析图像和视频。
介绍通用计算、智能计算
介绍通用计算、智能计算智能计算是当前科技领域的热门话题之一，而其中的通用计算更是引起了广泛的关注。
在这篇文章中，我将为大家介绍通用计算和智能计算，并探讨它们在现代社会中的意义和价值。
首先，让我们了解一下通用计算。
通用计算是一种能够进行各种任务的计算方法。
它的特点是能够应用于不同领域的计算需求，同时具备高效、灵活和可扩展等特点。
通用计算涵盖了数学计算、数据处理、信息存储和传输等各个方面，它使得我们能够在计算机中运行各种不同的程序，实现不同的功能。
随着人工智能的快速发展，智能计算也逐渐成为了研究和应用的热点。
智能计算是基于通用计算的基础上，结合了人工智能技术的一种计算方式。
智能计算不仅能够进行传统的计算任务，还具备了推理、学习和决策等人工智能特性。
通过智能计算，我们能够开发出能够自主学习、自主决策的智能系统，为我们解决各种复杂的问题。
通用计算和智能计算在现代社会中有着广泛的应用。
首先，在科学技术领域，通用计算帮助科学家们进行大规模的数据分析，推动了科学研究的进展。
例如，通用计算被应用于天文学、生物学等领域，为科学家们提供了强大的计算能力，帮助他们解决了许多难题。
其次，在工业制造领域，智能计算发挥着重要的作用。
借助智能计算，工厂可以实现自动化生产，提高生产效率和质量。
同时，智能计算还可以应用于检测和诊断系统，帮助企业快速发现和解决问题，提高经营管理效率。
此外，在人机交互领域，智能计算也展现出了巨大的潜力。
通过智能计算，我们可以开发出能够与人类进行自然交互的智能助手和智能机器人。
这些智能系统能够理解人类的语言和表情，具备一定的情感和判断能力，为人们提供更贴近个性化的服务。
总结起来，通用计算和智能计算在现代社会中发挥着重要的作用。
通过通用计算，我们可以进行各种计算任务；而通过智能计算，我们可以开发出能够自主学习、自主决策的智能系统。
这些技术的应用和发展不仅推动了科技进步，也为我们解决了许多实际问题。
随着科技的不断进步和创新，通用计算和智能计算的未来将变得更加精彩。
学习人工智能的基础
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样思考和行动的学科。
如今，AI在各个领域都有着重要的应用，例如自动驾驶、医疗诊断、自然语言处理等等。
因此，学习人工智能已经成为一项非常重要的技能。
那么，想要学习人工智能，需要掌握哪些基础呢？首先，数学是学习人工智能的基础。
在人工智能中，数学起到了重要的作用，特别是线性代数、概率论和微积分等。
线性代数主要用于处理向量和矩阵，而人工智能中的很多算法都是基于矩阵运算的。
概率论则是用来描述不确定性和随机性的，并在机器学习中起到了重要的作用。
微积分则是理解和优化算法的基础。
其次，编程能力也是学习人工智能的基础。
编程是实现人工智能算法的必备技能。
目前，最常用的编程语言是Python和Java。
Python语言简单易学，并且有着丰富的库和工具，非常适合初学者。
而Java语言则是用于构建大规模系统和应用的首选语言。
通过学习编程，我们可以实现各种人工智能算法，并进行实验和测试。
另外，机器学习是人工智能中最重要的组成部分，也是必须掌握的基础。
机器学习是一种通过数据和经验自动改善和学习的算法。
在机器学习中，我们需要了解不同的学习算法、模型和技术，例如监督学习、无监督学习和强化学习等。
同时，了解数据预处理、特征提取和模型评估等技术也是必要的。
此外，深度学习也是学习人工智能的基础之一。
深度学习是机器学习的一个分支，其核心是神经网络模型。
深度学习的特点是通过多个神经网络层进行高级特征的表达，从而实现复杂的模式识别和学习能力。
为了学习深度学习，我们需要了解不同类型的神经网络结构，例如卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等。
最后，理论与实践并重也是学习人工智能的基础。
学习人工智能不仅要掌握相关的理论知识，还需要进行大量的实践和实验。
可以通过参加相关的课程、项目和比赛来提升自己的实践能力。
这样可以更好地理解和应用人工智能算法，并获得更多的实际经验。
智能计算基础范文
智能计算基础范文
“智能计算基础”是指涉及使用计算机技术来处理单个问题或任务，
它支持智能化，以自动完成任务。
该技术涉及计算机系统和软件系统的设计、开发和应用，以得出一个有用的结果，可以支持日常工作和学习。
在智能计算基础技术上，最重要的是开发出能够处理特定任务的计算
机系统和软件。
这可以是一个非常简单的任务，如查找和显示一系列数值，或者是一个非常复杂的任务，如处理图像和视频，以及对大量计算能力的
需求。
另一个重要的技术是机器学习。
机器学习使计算机系统能够从与它们
相关的数据中自动学习，并在未来预测趋势。
机器学习可以被用来分析用
户行为，或者用来改善计算机系统中的模型，以避免错误和提高性能，这
通常是基于其中一种形式的深度学习。
自然语言处理是智能计算的另一个重要部分，它被用来解决人类语言
之间的沟通问题。
该技术旨在帮助计算机系统理解文本或口头的输入，如
问答系统。
它使用更深层次，更灵活的技术来处理复杂的问题和环境。
智能计算技术也可以用来发展和实现智能机器人。
智能计算数学基础
智能计算数学基础
智能计算数学基础，也称智能计算理论，是结合了数学、计算机科学
和人工智能的全新的学科，专门用来研究计算机和人工智能如何做出精确
而有效的决策。
其关键的假设是：智能系统可以使用数学技术或确定性的
计算方法来求解复杂的计算问题。
在这方面，智能计算数学基础有三个主要的部分：数学建模，计算技
术和自组织系统。
1、数学建模：数学建模是指数学在建模复杂系统的应用，它允许把
一个复杂的系统的变化表达为一个复杂的数学模型。
这种模型可以帮助人
工智能系统更好的理解系统的特性，并为其优化提供有用的信息。
2、计算技术：计算技术是智能计算数学基础的基础，它涉及到算法，数学建模，计算机数据结构等等，可以用来解决各种复杂的问题。
可以说，没有良好的计算技术，就不可能构建出有效的智能系统。
3、自组织系统：自组织系统是指复杂的、自我组织、自我调整的系统。
它通过自我组织，调整自身的属性，来应对复杂的环境。
这种系统可
以通过数学建模和计算技术来模拟，这在构建智能系统上尤为重要。
车载智能计算基础平台参考架构1.0
车载智能计算基础平台参考架构1.0《车载智能计算基础平台参考架构1.0》白皮书是在工业和信息化部电子信息司的指导下，由中国软件评测中心、工信部装备工业发展中心牵头，依托智能网联驾驶测试与评价工业和信息化部重点实验室，联合清华大学、国汽智联、华为、上汽、一汽等多家单位共同编制。
白皮书作为前瞻性、战略性、系统性的顶层设计，有助于推动行业达成广泛共识。
推进参考架构的研究梳理，可为我国车载智能计算基础平台的技术创新、标准研制、试验验证、应用实践、产业生态构建等提供参考和引导，加快推动车载智能计算基础平台的持续健康发展。
文／中国软件评测中心一、编制背景作为国民经济的重要支柱产业，汽车产业是推动实现制造强国和网络强国建设的重要支撑和融合载体。
在“新四化”背景下，自动驾驶成为产业竞争的焦点，汽车电子的产业链和技术链面临重构。
尤其是在当前复杂多变的国际产业竞争形势下，加强车载智能计算基础平台研究，具有十分重要的战略意义和现实意义。
（一）汽车电子电气架构持续演进，需要集成不同计算模块支撑功能实现智能网联需求持续推动汽车电子电气架构变革。
随着汽车智能化、网联化发展，汽车电子底层硬件不再是由实现单一功能的单一芯片提供简单的逻辑计算，而是需要提供更为强大的算力支持；软件也不再是基于某一固定硬件开发，而是要具备可移植、可迭代和可拓展等特性。
智能化与网联化共同推动了汽车电子电气架构的变革，一方面是车内网络拓扑的优化和实时、高速网络的启用，另一方面是ECU（电子控制单元）的功能进一步集成到域控制器甚至车载计算机。
智能网联汽车需要集成不同类型的计算模块以满足应用服务需求。
目前，智能网联汽车内部需集成ECU、域控制器等多种计算模块，自动驾驶和智能座舱计算模块是产业探讨的热点。
自动驾驶是智能网联汽车的核心功能，需要满足高安全、高可靠等要求，将会引发汽车产业链和技术链的重构。
发展支撑实现自动驾驶功能的车载智能计算基础平台，具有十分重要的战略意义和现实意义。
计算思维与智能计算基础人工智能基础
第9章工智能基础本章主要内容• 1.工智能概述• 2.工智能地研究领域• 3.工智能地典型应用案例1.工智能概述•工智能（ArtificialIntelligence,AI）是20世纪50年代期兴起地一门边缘学科,是计算机科学涉与研究,设计与应用智能机器地一个分支,是在计算机科学,自动化,控制论,信息论,仿生学,神经心理学,生物学,哲学,语言学等多学科基础上研究发展起来地交叉学科。
• 1.1工智能地概念与判定• 1.2工智能地发展历程• 1.3工智能地主流研究学派1.1工智能地概念与判定⑴工智能地概念智能指学习,理解并用逻辑方法思考事物,以与应对新地或者困难环境地能力。
智能分为自然智能与工智能。
工智能就其本质而言就是用工地方法在机器（计算机）上实现地智能,也称为机器智能(MachineIntelligence),其主要是研究如何使机器具有能听,会说,能看,会写,且能思维,会学习并能在诸多变化情况下去解决面临地各种实际问题地一门学科。
1.1工智能地概念与判定⑵工智能地判定——图灵测试"图灵测试"是由计算机,被测试者与提问者组成。
测试过程如下:⑴计算机与被测试者分开回答提问者提出地同一问题;⑵将计算机与被测试者地答案告诉提问者;⑶若提问者无法区别出答案是由计算机给出地答案还是被测试者给出地答案,那么就认为计算机与地智力相当。
艾伦·图灵1.2工智能地发展历程•工智能地发展大致可归纳为形成与第一个高峰,第一次低谷,第二个高峰,第二次低谷,稳步发展期与蓬勃发展期等阶段。
1.2工智能地发展历程⑴工智能形成与第一个高峰（1956年至20世纪60年代末）1956年达特茅斯会议参会者1956年夏,在美达特茅斯学院召开了一次关于机器智能地问题地学术研讨会,会上经麦卡锡提议正式采用了"工智能"这一术语,这次会议代表着工智能作为一门新兴学科正式诞生了。
计算思维与智能计算基础课程概述
第8章课程概述本章重点介绍云计算的发展历程，特点，服务模式，核心技术、部署模式与典型应用案例。
1云计算概述第节云计算概述概念发展简史主要特点云平台的介绍什么是云计算？云计算的发展简史1963年，美国国防部高级研究计划局（DARPA）启动了著名的MAC项目。
SUN公司推出了网格计算概念谷歌公司CEOEric Schmidt在搜索引擎大会上首次提出“云计算”的概念。
“云计算”已经成为了可有效驾驭庞大计算资源的成熟技术，形成了完整的产业。
19632006至今1983年云计算的主要特点04按需服务05安全性01大规模、分布式02虚拟化03高可靠性和扩展性云平台的介绍阿里云微软Microsoft Azure腾讯云2云计算的基本模式第节云计算的基本模式服务模式核心技术部署模式云计算平台的常见服务云计算的服务模式SaaSSaaS通过网络提供软件服务。
在这种模式下，用户不需要再花费大量投资用于硬件、软件和开发团队的建设，只需要支付一定的租赁费用，就可以通过互联网享受到相应的服务，而且整个系统的维护也由厂商负责。
SaaS的示例有很多，例如百度云盘，用户不需要投入硬盘来存储自己的文件，用户可能只需要支付一部分的租赁费用就可以将需要保存的文件交给百度云盘的厂商保存。
PaaSPaaS层介于软件即服务与基础设施即服务之间。
PaaS提供用户将云端基础设施部署与创建至客户端，或者借此使用编程语言、程序库与服务。
PaaS将软件研发的平台作为一种服务，以软件即服务模式交付给用户。
PaaS提供软件部署平台，抽象掉了硬件和操作系统细节，可以无缝地扩展。
开发者只需要关注自己的业务逻辑，不需要关注底层。
即PaaS为生成、测试和部署软件应用程序提供一个环境。
PaaS元素之间关系IaaSIaaS是通过互联网提供数据中心、基础架构硬件和软件资源，并根据用户对资源的实际使用量或占用量进行计费的一种服务模式。
虚拟化技术是实现IaaS的核心技术。
我们知道云计算平台上的云主机其实都是虚拟机，但是我们在使用的时候，跟使用一台真实的机器没有任何区别，这就是使用了虚拟化技术的结果。
曼哈顿距离 人工智能数学基础
曼哈顿距离人工智能数学基础曼哈顿距离：人工智能数学基础曼哈顿距离，是指在数学上对于两个向量之间的距离计算的方法。
它是机器学习和数据挖掘领域中重要的数学基础之一，是探究数据特征之间关系的媒介。
下面我们将从计算公式、应用场景、优缺点等方面来探究曼哈顿距离。
计算公式曼哈顿距离的计算公式简单直观，仅涉及取绝对值和求和操作。
两个向量p、q的曼哈顿距离可表示为：dist(p, q) = ∑|pi - qi|其中，pi表示向量p一维上的特征值，qi则为向量q在相应维度上的特征值。
也就是说，曼哈顿距离是指两个向量的特征值在各个维度上的差值的绝对值之和。
应用场景曼哈顿距离主要应用于数据挖掘和机器学习的聚类、分类任务中，通过测量向量之间的曼哈顿距离来实现对数据特征之间的相似性进行分析。
在数据挖掘领域中，曼哈顿距离可用于聚类分析，寻找相似性较强的数据点并将其分组；在机器学习中，曼哈顿距离也可用于监督学习任务的分类，通过计算训练和测试样本之间的曼哈顿距离来预测新数据点的分类。
优缺点相对于欧几里得距离，曼哈顿距离具有计算简便的优点，适用于大规模数据特征的处理和分析。
此外，曼哈顿距离在处理空间特征时也更加合适。
但是，曼哈顿距离忽略了不同维度之间的权重，对于某些不同尺度的特征，计算结果可能存在一定程度的误差。
因此，在应用时需要根据具体问题及数据特征进行权衡。
总结曼哈顿距离是人工智能领域中重要的数学基础，它能够帮助我们探究数据特征之间的相似性和联系，从而在学习和分析中提供帮助。
正如所有数学和科学领域一样，曼哈顿距离有其局限性和适用性，我们需要根据具体问题和数据特征进行取舍和应用，才能真正发挥其作用。
算法设计中的智能计算技术
算法设计中的智能计算技术随着计算机技术的不断发展，越来越多的应用需要依赖算法来实现。
算法设计是一项非常重要的技术，它直接决定了程序的效率和准确性。
在算法设计中，智能计算技术被广泛应用，为算法的设计和优化提供了更加先进和高效的解决方案。
智能计算技术包括人工智能、机器学习、深度学习、模糊逻辑等技术，它们可以自动的对数据进行分析和处理，从而产生具有智能的决策和预测。
在算法设计中，这些技术可以用来解决各种复杂的问题，如图像处理、自然语言处理、数据挖掘等。
机器学习是智能计算技术中最为核心和基础的一个技术。
它可以通过对大量数据的训练，从中学习出一个模型，用于处理新的数据。
在算法设计中，机器学习技术可以用来解决分类、聚类、回归等问题。
例如，在图像处理中，可以用机器学习技术来实现图像分类，将不同类型的图像进行自动识别和分类。
在自然语言处理中，可以用机器学习技术来实现文本分类和情感分析等功能。
深度学习是机器学习中最为先进和前沿的技术之一。
它可以通过构建多层神经网络，从而实现对复杂数据的分析和处理。
在算法设计中，深度学习技术可以用来解决更加复杂的问题，如图像识别、语音识别等。
例如，在图像识别中，可以通过构建卷积神经网络，从而实现对图像的自动识别和分类。
除了机器学习和深度学习之外，模糊逻辑也是一项非常重要的智能计算技术。
它可以模拟人的判断过程，考虑到因素之间的复杂相互关系，从而实现更加精确的决策。
在算法设计中，模糊逻辑技术可以用来解决模糊的问题，如模糊控制、模糊推理等。
例如，在模糊控制领域中，可以用模糊逻辑技术来实现对复杂系统的自动控制，从而达到更加精确和高效的效果。
除了以上三个智能计算技术之外，还有很多其他相关的技术和方法，如遗传算法、神经网络等。
这些技术可以用来解决不同的问题，具有各自的优缺点和适用范围。
总的来说，智能计算技术在算法设计中具有非常重要的作用。
它可以帮助我们更加高效、准确地解决各种问题，推动计算机技术的不断发展和进步。
智能计算文档
智能计算1. 引言智能计算是指通过人工智能技术实现的具有智能能力的计算机系统。
随着人工智能技术的快速发展，智能计算在各个领域都有着广泛的应用，包括图像识别、自然语言处理、机器学习等。
智能计算的核心目标是模拟人类智能，能够处理和解决复杂的问题。
本文将介绍智能计算的基本概念、应用场景以及相关技术。
2. 智能计算的基本概念2.1 人工智能人工智能是指通过模拟人类智能的方式，使计算机系统能够具备类似于人的思维和行为的能力。
人工智能包括机器学习、自然语言处理、图像识别等技术。
2.2 智能计算智能计算是人工智能技术的一种应用，它通过将智能算法和计算机技术相结合，实现计算机系统的智能化。
智能计算可以自动地分析和解决复杂的问题，提供智能决策和推荐。
2.3 智能算法智能算法是指通过模拟人类思维和行为的方式，实现计算机系统的智能化。
常见的智能算法包括神经网络、遗传算法、模糊逻辑等。
3. 智能计算的应用场景智能计算在各个领域都有着广泛的应用，下面列举了几个典型的应用场景。
3.1 图像识别图像识别是指通过计算机系统对图像进行分析和理解，实现对图像中对象的识别和分类。
智能计算在图像识别领域有着广泛的应用，例如人脸识别、车辆识别等。
3.2 自然语言处理自然语言处理是指通过计算机系统对自然语言进行分析和处理，实现对文本的理解和生成。
智能计算在自然语言处理领域有着重要的应用，例如机器翻译、语音识别等。
3.3 机器学习机器学习是指通过计算机系统对数据进行分析和学习，实现对未知数据的预测和推断。
智能计算在机器学习领域有着重要的应用，例如推荐系统、数据挖掘等。
4. 智能计算的相关技术智能计算依赖于一系列的相关技术来实现，下面介绍了几种常见的智能计算技术。
4.1 神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元工作的计算模型，它可以通过学习和训练来建立模型，实现对数据的识别和分类。
4.2 遗传算法遗传算法是一种通过模拟自然选择机制，实现对复杂优化问题的求解的方法。
计算机科学中的人工智能基础
计算机科学中的人工智能基础人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为计算机科学的一个重要分支，正越来越受到人们的关注和重视。
它涉及了很多基础的理论和算法，为我们理解和开发智能系统提供了重要的支持。
本文将介绍计算机科学中人工智能的基础知识和方法。
一、人工智能的定义与分类人工智能是指模拟、延伸和扩展人类的智能，使计算机系统能够执行类似于人类的智能活动。
它能够自主地感知、推理、学习和决策，从而实现一些复杂的任务。
根据其研究目标和方法，人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能两类。
弱人工智能专注于解决特定问题，如图像识别、语音识别等；而强人工智能则是追求使机器具备人类一般智能水平，能够进行更为复杂的智能活动。
二、人工智能的基础算法1. 机器学习机器学习是人工智能领域的重要分支，它通过计算机学习来自数据中的规律和知识，并基于这些规律和知识来做出预测和决策。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机(SVM)、神经网络等。
2. 深度学习深度学习是机器学习的一个重要分支，它通过多层神经网络模拟人脑神经元之间的连接来学习和提取数据中的特征。
深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成果。
3. 自然语言处理自然语言处理是人工智能的一个关键技术，它致力于让计算机能够理解和处理自然语言。
包括自动翻译、文本分类、语音识别等任务。
4. 强化学习强化学习是通过让智能体与环境进行交互学习来让计算机实现目标的一种方法。
通过观察环境的反馈和奖惩信号，智能体能够调整自己的行为策略，从而实现自主决策。
三、人工智能的应用领域1. 人脸识别人脸识别技术通过计算机对人脸图像进行分析和识别，可以实现人脸比对、人脸搜索等功能。
它在安全监控、人脸支付等领域有广泛应用。
2. 机器翻译机器翻译利用人工智能技术实现不同语言之间的自动翻译，为跨语言交流提供便利。
谷歌翻译等在线翻译工具便是其中的代表。
3. 自动驾驶自动驾驶技术应用了人工智能中的计算机视觉和决策算法，使得汽车具备自主感知和决策能力，实现对车辆的自动控制。
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《计算智能》复习题一、填空题1. 计算智能属于人工智能（Artificial Intelligence ， AI ）的一个分支，主流学派把人工智能分成：（逻辑主义）、（联结主义）和（行为主义）三大学派。
2. 计算智能算法主要包括：（神经计算）、（进化计算）和模糊模糊计算三个分支，计算智能的主要特征表现在（智能性）、（并行性）和（健壮性）。
3. 神经网络（Neural Network ）根据网络学习方法可分为（有监督学习）、（无监督学习）和（再励学习）三种形式。
4. 神经网络中主要使用的激励函数有：线性函数：b w x u bu a u f y i n i i +=+==∑=1,)(阀值函数：⎩⎨⎧<≥=0001u u y b w x u n i i i +=∑=1Sigmoid 函数: b w x u u u f y i n i i +=−+==∑=1,)exp(11)( 5. BP 网络是目前应用最广泛的神经网络模型之一，BP 网络模型的拓扑结构包括（输入层）、（隐藏层） 和（输出层）。
6. BP 算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。
正向传播时，输入样本从输入层传人，经各隐层逐层处理后，传向输出层。
若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符，则转入误差的反向传播阶段。
误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传、并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。
这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程，是周而复始地进行的。
权值不断调整的过程，也就是网络的学习训练过程。
此过程一直进行到网络输出的误差减少到可接受的程度，或进行到预先设定的学习次数为止。
7.人工神经网络的发展历程可归结为（萌芽期）、（低潮反思期）、（复兴发展时期和（新的发展时期）四个时期。
8.神经网络的7个学习规则：Hebb学习规则、Delta学习规则、梯度下降学习规则、Kohonen学习规则、后向传播学习规则、概率式学习规则和竞争式学习规则。
9.神经网络典型结构：单层感知器网络、前馈型网络、前馈内层互联网络、反馈型网络和全互联网络。
10.遗传算法借用生物遗传学的观点，是一种全局优化算法，（选择算子）、（交叉算子）和（变异算子）被认为是遗传算法的三种基本操作算子。
11.对遗传算法的改进主要集中在（算子选择）、（参数设置）、（混合遗传算法）和（并行遗传算法）等方向上。
12.遗传算法的实现主要包括7个方面，染色体编码、群体的初始化、适应值评价、种群选择、交叉、变异和算法流程；13.染色体编码常用方法有格雷码、字母编码和多参数交叉编码，常见简单编码有二进制编码和浮点数编码。
14.遗传算法中的种群选择操作使用轮盘赌选择算法，其基本思想是基于概率的随机选择。
15.（模拟退火算法）来源于固体退火原理，最早由Kirkpatrick等应用于组合优化领域，它是基于蒙特卡罗迭代求解策略的一种随机寻优算法。
16.粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是进化计算的一个分支，是一种模拟自然界的生物活动的（随机搜索算法）。
粒子群优化算法吸收人工生命、鸟群觅食、鱼群学习和群理论的思想，另一方面又具有进化算法的特点，智能搜索和优化的特点。
17.免疫算法（Immune Algorithm，IA）：是指以在人工免疫系统的理论为基础，实现了类似于生物免疫系统的抗原识别、细胞分化、记忆和自我调节的功能的一类算法。
18.免疫算法的七个要素:识别抗体，生成初始化的抗体，计算亲和度，记忆细胞分化，抗体促进和抑制，产生新的抗体，结束条件。
19.禁忌搜索算法（Tabu Search，TS）是Glover于1986年提出的一种（全局搜索算法），是属于模拟人类智能的一种优化算法，它模仿了人类的记忆功能，在求解问题的过程中，采用了（禁忌技术），对已经搜索过的局部最优解进行标记，并且在迭代中尽量避免重复相同的搜索（但不是完全隔绝），从而获得更广的搜索区间，有利于寻找到全局最优解。
20.Memetic算法是基于群体的计算智能方法与（局部搜索相结合）的一类算法的总称，从框架上分为动态Memetic算法和静态Memetic算法。
二、判断题1.人工神经网络是由人工方式构造的网络，是一个线性动力学系统。
（×）2.人工神经网络（ANN）的别名包括：人工神经系统（ANS）、神经网络（NN）、自适应系统（Adaptive Systems）、自适应网（Adaptive Networks）、联接模型（Connectionism）和神经计算机（Neurocomputer）。
（√）3.ANN一般由简单元件分层次组织成大规模的、串行连接构造的网络，意在按照生物神经系统的方式处理真实世界的客观事物。
（×）4.神经网络激活函数中，非线性斜面函数的饱和值，为该神经元的最大输出。
（√）5.在ANN学习规则中，Hebb规则和△学习规则均为有导师学习规则。
（×）6.在BP神经网络中，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成，因而BP神经网络是一种反馈网络。
（√）7.BP神经网络的拓扑结构和CPN（Counterpropagation Networks, CPN）对传网的拓扑结构是不同的。
（×）8.在循环网络稳定性分析过程中，我们可以采用著名的Lyapunov函数作为Hopfield网络的能量函数。
（√）9.可采用稳定性、存储容量、吸引半径和收敛时间指标来评价一个反馈神经网络的性能。
（√）10.遗传算法是由美国的J. Holland教授于1975年在他的专著《自然界和人工系统的适应性》中首先提出的，它是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。
（√）11.模式定理和积木块假设是保证遗传算法可以快速、有效获得最优解的数学基础。
（√）12.目前混合遗传算法实现方法一般体现在引入全局搜索过程和增加编码变换操作过程两个方面。
（×）13.在模拟退火算法的运行过程中溶入遗传算法，称为模拟退火遗传算法。
采用模拟退火遗传算法可更好跳出局部极值点，收敛到全局最优解。
（√）14.简单感知器仅能解决一阶谓词逻辑和线性分类问题，不能解决高阶谓词和非线分类问题。
（√）15.BP算法是在无导师作用下，适用于多层神经元的一种学习，它是建立在相关规则的基础上的。
（×）16.在误差反传训练算法中，周期性函数已被证明收敛速度比S型函数慢。
（×）17.基于BP算法的网络的误差曲面有且仅有一个全局最优解。
（×）18.对于前馈网络而言，一旦网络的用途确定了，那么隐含层的数目也就确定了。
（×）19.对离散型Hopfield网络而言，如权矩阵为对称阵，而且对角线元素非负，那么网络在异步方式下必收敛于下一个稳定状态。
（√）20.对连续Hopfield网络而言，无论网络结构是否对称，都能保证网络稳定。
（×）21.竞争学习的实质是一种规律性检测器，即是基于刺激集合和哪个特征是重要的先验概念所构造的装置，发现有用的部特征。
（√）22.人工神经元网络和模糊系统的共同之处在于，都需建立对象的精确的数学模型，根据输入采样数据去估计其要求的决策，这是一种有模型的估计。
（×）三、简答题1、生物神经元的六个基本特征。
1、神经元及其联结2、联结强度决定信号传递的强弱3、联结强度可以随训练而改变4、信号可以是刺激作用的，也可以是抑制的5、一个神经元接受的信号的累积效果决定该神经元的状态6、每个神经元可以有一个“阈值”2、简述人工神经网络的特点。
（4个）复杂非线性函数的逼近：NNs可以充分逼近任意复杂的非线性函数，人工神经网络是高度非线性动力学系统，非线性函数可以是连续的、也可以是离散的，结构可以是单层的、也可以是多层的、具有分布式信息存储特点、具有很强的鲁棒性和容错性。
所有定量、定性的信息都等势分布于网络内的各个神经元，大量神经元之间通过不同连接方式和权值分布来表征特定的信息。
个别神经元或局部网络受损时，神经网络可以依靠现有的存储实现对数据的联想记忆功能。
（反馈网络）。
、具有巨量信息并行处理和大规模平行计算能力每个神经元对所接受的信息作相对独立的处理，但各个神经元之间可以并行、协同地工作；人脑每个神经元很简单，但由于大脑总计形成10E14-15个突触，使得人脑1s内可完成计算机至少需要10亿处理步骤才能完成的任务、具有自组织、自学习功能：人工神经网络可以根据所在的环境去改变它的行为，可以按要求产生从未遇到的模式—“抽象”功能；神经网络间的连接网络权值可以通过自学习过程不断地修正；能在某些输入不确定或默认情况下，根据一定的学习规则自主地从样本中学习，达到自适应不知道或不确定的系统。
3、简要地描述BP算法过程和用MATLAB软件进行仿真的总体步骤，并列出五个仿真过程中必不可少的函数。
答：BP算法是一种ANN的误差反向传播训练算法，这种网络不仅有输入节点、输出节点，还有一层或多层隐含节点。
对于输入信息要先向前传播到隐含层的节点上，经过各单元的特性为SIGMOID型的激活函数运算后，把隐含节点的输出信息传播到输出节点，最后给出输出结结果。
网络学习过程由正向和反向传播两部分组成。
在正向传播过程中，每一层神经元的状态只影响下一层神经元网络。
如果输出层不能得到期望输出，就是实际输出值与期望输出值之间有误差，那么转入反向传播过程，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各层神经元的权值，逐次地向输入层传播去进行计算，再经过正向传播过程，这两个过程的反复运用，使得误差信号最小，实际上，误差达到所希望的要求时，网络的学习过程就结束。
应用MATLAB进行仿真时，有五个必要过程：问题描述，数据标准化、网络初始化，网络训练，网络测试。
相关函数：newff: 生成一个前馈BP网络；logsig: sigmoid传递函数；initff: 前向网络初始化；trainbp:利用BP算法训练前向网络；learnbp:反向传播学习规则;errsurf:计算误差曲面函数；4、简述模拟退火算法的基本流程。
/* P (t )表示某一代的群体，t 为当前进化代数Best 表示目前已找到的最优解*/Procedure GA begin t ←0;initialize (P (t )); //初始化群体evaluate (P (t )); //适应值评价 keep_best (P (t )); //保存最优染色体while (不满足终止条件) do begin P (t )← selection (P (t )); //选择算子 P (t )← crossover (P (t )); //交配算子 P (t )← mutation (P (t )); //变异算子 t ←t +1; P (t )←P (t -1); evaluate (P (t )); if (P (t )的最优适应值大于Best 的适应值) //以P (t )的最优染色体替代Best replace (Best ); end if end end5、画出简单遗传算法的基本流程图。