《计算智能》PPT课件
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计算智能综述PPT幻灯片
描述某一智能行为
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能的研究方法
算法
以计算理论、计算技术和计算工具研究对象模型的 核心CI研究对象是具有以下特征的数学模型
特征：具有计算功能的算法，一般应具有数值构造 性、迭代性、收敛性、稳定性和实效性
➢ 数值构造性：解是由数值量构造的 ➢ 迭代性：计算公式上表现为递推，理论上表现为动力学
BI⊃AI⊃CI
模糊集表示和 模糊逻辑技术
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能（Computational Intelligence，CI） 三层次智能关系——另一种观点
AI和CI是不同的范畴，虽然它们之间有部分重合， 但CI是一个全新的学科领域
无论是生物智能还是机器智能，CI都是最核心部分， 而AI是外层
什么是计算智能？
计算智能（Computational Intelligence，CI）
定义
借鉴仿生学思想，基于生物体系的生物进化、细胞网络的机 制，用数学语言抽象描述的计算方法，用以模仿生物体系和 人类的智能机制。
J.C.Bezdek：一个系统是计算智能的，当它仅处理低层次的 数据信息，具有模式识别原件，没有使用AI意义上的知识。
性质，算法实现上表现为循环 ➢ 收敛性：算法结束于稳定的结果上（能够找到解） ➢ 稳定性：初始误差在迭代过程中可以得到控制 ➢ 实效性：在有限的存储空间和有效的运算时间内得到有
意义的计算结论
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能的研究方法
实验
对算法的有效性、实效性以及效果性能评价，在许 多情况下是借助于实验来进行的，甚至难以用理论 分析来替代的
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能的研究方法
算法
以计算理论、计算技术和计算工具研究对象模型的 核心CI研究对象是具有以下特征的数学模型
特征：具有计算功能的算法，一般应具有数值构造 性、迭代性、收敛性、稳定性和实效性
➢ 数值构造性：解是由数值量构造的 ➢ 迭代性：计算公式上表现为递推，理论上表现为动力学
BI⊃AI⊃CI
模糊集表示和 模糊逻辑技术
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能（Computational Intelligence，CI） 三层次智能关系——另一种观点
AI和CI是不同的范畴，虽然它们之间有部分重合， 但CI是一个全新的学科领域
无论是生物智能还是机器智能，CI都是最核心部分， 而AI是外层
什么是计算智能？
计算智能（Computational Intelligence，CI）
定义
借鉴仿生学思想，基于生物体系的生物进化、细胞网络的机 制，用数学语言抽象描述的计算方法，用以模仿生物体系和 人类的智能机制。
J.C.Bezdek：一个系统是计算智能的，当它仅处理低层次的 数据信息，具有模式识别原件，没有使用AI意义上的知识。
性质，算法实现上表现为循环 ➢ 收敛性：算法结束于稳定的结果上（能够找到解） ➢ 稳定性：初始误差在迭代过程中可以得到控制 ➢ 实效性：在有限的存储空间和有效的运算时间内得到有
意义的计算结论
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能的研究方法
实验
对算法的有效性、实效性以及效果性能评价，在许 多情况下是借助于实验来进行的，甚至难以用理论 分析来替代的
计算智能课件
9
Publications
IEEE Transactions on Fuzzy Systems This journal is devoted to the theory, design and applications of fuzzy systems, ranging form hardware to software. Emphasis will be given to engineering applications.
4 粒子群优化算法 Particle Swarm Optimization
5 蚁群优化算法 Ant Colony Optimization
6 模拟退火 Simulated Annealing
7 禁忌搜索
Tabu Search
2
第1章 绪论
Preface
Computational Intelligence: A Glimpse History Magazine & Conference People
Company Logo
计算智能
（Computational Intelligence, CI） 中国石油大学（北京） 李莉 uplily@1Content
1 绪论 Preface
2 模糊逻辑 Fuzzy Logic
3 遗传算法 Genetic Algorithm
12
Putlications
IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games The journal is co-sponsored by IEEE CI Society the IEEE Computer Society, the IEEE Consumer Electronics Society and the IEEE Sensors Council.
53476《计算智能》第2章PPT
1, 1,
x≥0 x0
f(x)
1
0
x
-1
阶跃函数
符号函数
人工神经元--激励函数—饱和型函数
1, f (x) kx, 1,
x≥ 1 k
1≤x 1
k
k
x1 k
f(x) 1
0
x
-1
饱和型函数
人工神经元-激励函数-双曲正切函数
f
(x)
tanh(x)
ex ex
ex ex
f(x) 1
0
x
-1
双曲正切函数
参数 逻辑与 逻辑或
表 2.1 逻辑与和逻辑或神经网络结构中参数的选取
1
2
f(x)
f (x) 1 x≥0
0.5
0.5
0.75
f (x) 0 x 0
f (x) 1 x≥0
0.5
0.5
0.25
f (x) 0 x 0
逻辑与和逻辑或的实现
人工神经元-激励函数-S型函数
f (x)
1
, 0
1 exp(1 x)
f(x)
β=5.0
1
0.5 β=1
0
x
S型函数
人工神经元-激励函数-高斯函数
f (x) ex2 /2
f(x) 1
-1
0 1x
高斯函数
2、人工神经元网络结构
1 前馈型网络结构 2 反馈型网络结构
人工神经元网络结构---前馈型网络结构
学习规则是修正神经元之间连接强度或加权系数的算法， 使获得的网络结构能够适应实际需要的变化。具体说， 学习规则就是人工神经网络学习过程的一系列规定，包 括调整加权系数的规则、输出误差判定规则等。
4计算智能
x1
X2
… …
y1
…
Ym
权值 输出层
Xn
输入层 权值
隐含层
图4.9 多层前馈网络结构
多层前馈网络的输入层的输出向量是第一隐含层的输入信号，而第一隐含 层的输出则是第二隐含层的输入信号，以此类推，直到输出层。 多层前馈网络的典型代表是BP网络。 21
2. 反馈经网络
反馈网络是指允许采用反馈联结方式所形成的神经网络。所谓反 馈联结方式是指一个神经元的输出可以被反馈至同层或前层的神经 元。 反馈网络和前向网络不同： 前向网络属于非循环连接模式，它的每个神经元的输入都没有包 含该神经元先前的输出，因此不具有“短期记忆”的性质。 反馈网络则不同，它的每个神经元的输入都有可能包含有该神经 元先前输出的反馈信息，即一个神经元的输出是由该神经元当前的 输入和先前的输出这两者来决定的，这就有点类似于人类的短期记 忆的性质。 反馈网络的典型例子是后面将要介绍的Hopfield网络
x1 X2 Y2 X3
… …
y1
xn 输入层 权值 wij 输出层
ym
图4.8 单层前馈网络结构
其中，输入向量为X=(x1,x2,…,xn)；输出向量为Y=(y1,y2,…,ym)；输入层各个 输入到相应神经元的连接权值分别是wij，i=1,2,..,n，j=1,2,.., m。 19
1. 前馈网络
2. 人工神经网络简介
9
1. 生物神经系统简介
生物神经元的结构
结构： 胞体 轴突 树突 突触 长度： 最长1米 状态： 抑制 兴奋
10
细胞体
树突
轴突 突触
1. 生物神经系统简介
神经细胞及工作方式
细胞结构 细胞膜，细胞质，细胞核 神经递质传递 乙酰胆碱、儿茶酚胺类、 氨基酸等 信号跨膜转导 离子通道 基本状态： 抑制：-70毫伏 兴奋：+40 毫伏 静息膜电位： -70毫伏 动作电位： +40 毫伏 工作方式： 刺激叠加 瞬间冲动
X2
… …
y1
…
Ym
权值 输出层
Xn
输入层 权值
隐含层
图4.9 多层前馈网络结构
多层前馈网络的输入层的输出向量是第一隐含层的输入信号，而第一隐含 层的输出则是第二隐含层的输入信号，以此类推，直到输出层。 多层前馈网络的典型代表是BP网络。 21
2. 反馈经网络
反馈网络是指允许采用反馈联结方式所形成的神经网络。所谓反 馈联结方式是指一个神经元的输出可以被反馈至同层或前层的神经 元。 反馈网络和前向网络不同： 前向网络属于非循环连接模式，它的每个神经元的输入都没有包 含该神经元先前的输出，因此不具有“短期记忆”的性质。 反馈网络则不同，它的每个神经元的输入都有可能包含有该神经 元先前输出的反馈信息，即一个神经元的输出是由该神经元当前的 输入和先前的输出这两者来决定的，这就有点类似于人类的短期记 忆的性质。 反馈网络的典型例子是后面将要介绍的Hopfield网络
x1 X2 Y2 X3
… …
y1
xn 输入层 权值 wij 输出层
ym
图4.8 单层前馈网络结构
其中，输入向量为X=(x1,x2,…,xn)；输出向量为Y=(y1,y2,…,ym)；输入层各个 输入到相应神经元的连接权值分别是wij，i=1,2,..,n，j=1,2,.., m。 19
1. 前馈网络
2. 人工神经网络简介
9
1. 生物神经系统简介
生物神经元的结构
结构： 胞体 轴突 树突 突触 长度： 最长1米 状态： 抑制 兴奋
10
细胞体
树突
轴突 突触
1. 生物神经系统简介
神经细胞及工作方式
细胞结构 细胞膜，细胞质，细胞核 神经递质传递 乙酰胆碱、儿茶酚胺类、 氨基酸等 信号跨膜转导 离子通道 基本状态： 抑制：-70毫伏 兴奋：+40 毫伏 静息膜电位： -70毫伏 动作电位： +40 毫伏 工作方式： 刺激叠加 瞬间冲动
《计算智能》PPT课件
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17
4.2.1 人工神经网络的研究与发展（续）
1982年，美国加州理工学院物理学家Hopfield提出了一种 新的神经网络HNN。引入了“能量函数”的概念，使得网 络稳定性研究有了明确的判据。
HNN的电子电路物理实现为神经计算机的研究奠定了基础， 并将其应用于目前电子计算机尚难解决的计算复杂度为NP 完全型的问题，例如著名的“旅行商问题”(TSP)，取得很 好的效果。
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11
4.2神经计算（续）
（2）Rumellhart，McClelland，Hinton的并行 分布处理 （PDP）
1）一组处理单元（PE或AN）；
2）处理单元的激活状态（ai）； 3）每个处理单元的输出函数（fi）； 4）处理单元之间的联接模式；
5）传递规则（Σwijoi）； 6）把处理单元的输入及当前状态结合起来产生激活
从事并行分布处理研究的学者，于1985年对Hopfield模型 引入随机机制，提出了Boltzmann机。1986年 Rumelhart等人在多层神经网络模型的基础上，提出了多 层神经网络模型的反向传播学习算法(BP算法)，解决了多 层前向神经网络的学习问题，证明了多层神经网络具有很强 的学习能力，它可以完成许多学习任务，解决许多实际问题。
6
4.1概述（续）
图中中间部分共有9个节点，表示9个研究领 域或学科。节点之间的距离衡量领域间的差 异，如CNN与CPR间的差异要比BNN与BPR之间 的差异小的多。
图中符号→表示“适当的子集”。如中层 ANN⊂ARP ⊂AI，对于右列有：CI⊂AI ⊂BI等
在定义时，任何计算机系统都是人工系统， 但反命题不能成立。
值的激活规则（Fi）； 7）通过经验修改联接强度的学习规则；
人工智能课件20 计算智能 Part2
✓ A∪B = (0.3∨0.6)/u1+(0.8∨0.4)/u2+(0.6∨0.7)/u3
= 0.6/u1+0.8/u2+0.7/u3
✓ ¬A = (1-0.3)/u1+(1-0.8)/u2+(1-0.6)/u3
= 0.7/u1+0.2/u2+0.4/u3
西安电子科技大学
模糊集合上的运算定律
❖幂等律 A A A, A A A
数，即 μA : U→[0,1] 或 u→μA(u)
则称μA为定义在U上的一个隶属函数，由μA(u)(u∈U)所 构成的集合A称为U上的一个模糊集，μA(u)称为u对A 的隶属度。
西安电子科技大学
模糊集
❖ 模糊集的例子
✓ 论域U={1,2,3,4,5}，用模糊集表示“大”和“小”。 ✓ 解：设A、B分别表示“大”与“小”的模糊集，μA ，
A , A
❖复原律 A A
❖摩根律 A B A B, A B A B
西安电子科技大学
模糊集的λ水平截集
❖ λ水平截集的定义：
✓ 设A是论域U上的模糊集，λ∈[0,1]，则称普通集合 Aλ = { u | u∈U, μA(u)≥λ }
为A的一个λ水平截集，λ称为阈值或置信水平。 ✓ 阈值λ越大，其水平截集Aλ越小。当λ＝1时，Aλ最小，
❖ 模糊度是模糊集的模糊程度的一种度量 ❖ 设A是论域U上的模糊集，记作A∈F(U) ，d是定义在
F(U)上的实函数，如果它满足以下条件：
✓ (1) d(A)∈[0,1]; ✓ (2)当且仅当A是一个普通集合时，d(A) = 0； ✓ (3)若A的隶属函数μA(u)≡0.5，则d(A) = 1; ✓ (4)若A, B∈F(U) ，且对任意u∈U，满足μB(u)≤μA(u)
人工智能第五章计算智能
虚拟现实技术是指通过计算机技术模拟出一个三维的虚拟环境，用户可以通过特殊设备与之进行交互。
三维重建和虚拟现实技术是相辅相成的，三维重建可以为虚拟现实提供真实感更强的场景和模型，而虚 拟现实则可以为三维重建提供更加直观和交互性更强的展示方式。
06
计算智能的未来展望
人工智能与大数据的融合发展
人工智能与大数据的融合将进一步推动各领域的智能化进程，提高生产效率和生活 质量。
04
自然语言处理
自然语言处理的基本概念
自然语言处理（NLP）
是指利用计算机对人类自然语言进行各种处理，包括理解、生成、 转换等。
自然语言处理的目标
让计算机能够理解和生成人类语言，实现人机交互。
自然语言处理的应用
搜索引擎、语音助手、机器翻译等。
词向量表示方法
词袋模型
将文本中的每个词表示为一个高维向量，向 量的每个维度表示一个词袋，词袋中包含该 维度对应的词。
池化层
02
03
全连接层
池化层用于降低数据的维度，减 少计算量并提高模型的泛化能力。
全连接层将卷积层和池化层提取 到的特征进行整合，输出最终的 分类结果。
循环神经网络
序列建模
循环神经网络能够处理序列数据，通过记忆机制将序列中的信息逐 个传递给神经网络进行处理。
长短期记忆网络
长短期记忆网络是循环神经网络的一种改进，它通过引入门控机制 来控制信息的流动，提高了对序列数据的记忆能力。
目标检测是图像分类的一种 扩展，它不仅需要对图像进 行分类，还需要识别出图像 中的特定物体并对其位置进
行定位。
常见的图像分类和目标检测 算法包括支持向量机、神经 网络等。这些算法通过训练 大量的标注数据集来提高分 类和检测的准确率。
三维重建和虚拟现实技术是相辅相成的，三维重建可以为虚拟现实提供真实感更强的场景和模型，而虚 拟现实则可以为三维重建提供更加直观和交互性更强的展示方式。
06
计算智能的未来展望
人工智能与大数据的融合发展
人工智能与大数据的融合将进一步推动各领域的智能化进程，提高生产效率和生活 质量。
04
自然语言处理
自然语言处理的基本概念
自然语言处理（NLP）
是指利用计算机对人类自然语言进行各种处理，包括理解、生成、 转换等。
自然语言处理的目标
让计算机能够理解和生成人类语言，实现人机交互。
自然语言处理的应用
搜索引擎、语音助手、机器翻译等。
词向量表示方法
词袋模型
将文本中的每个词表示为一个高维向量，向 量的每个维度表示一个词袋，词袋中包含该 维度对应的词。
池化层
02
03
全连接层
池化层用于降低数据的维度，减 少计算量并提高模型的泛化能力。
全连接层将卷积层和池化层提取 到的特征进行整合，输出最终的 分类结果。
循环神经网络
序列建模
循环神经网络能够处理序列数据，通过记忆机制将序列中的信息逐 个传递给神经网络进行处理。
长短期记忆网络
长短期记忆网络是循环神经网络的一种改进，它通过引入门控机制 来控制信息的流动，提高了对序列数据的记忆能力。
目标检测是图像分类的一种 扩展，它不仅需要对图像进 行分类，还需要识别出图像 中的特定物体并对其位置进
行定位。
常见的图像分类和目标检测 算法包括支持向量机、神经 网络等。这些算法通过训练 大量的标注数据集来提高分 类和检测的准确率。
人工智能_第五章计算智能
_第五章计算智能第五章计算智能1：引言本章将介绍的一个主要领域，即计算智能。
计算智能是研究如何使用计算机来模拟和实现智能行为的一门学科。
通过将和计算机科学的理论与方法结合起来，计算智能可以解决各种复杂问题，包括图像识别、语音识别、机器学习等。
2：机器学习2.1 什么是机器学习机器学习是计算智能的一个重要分支，它研究如何让计算机通过学习来改善性能。
通过机器学习算法，计算机可以从大量的数据中学习到规律和模式，并利用这些知识来进行预测和决策。
2.2 机器学习的基本原理2.2.1 监督学习监督学习是一种常用的机器学习方法，其基本思想是通过给定一组已知输入和输出的样本，让机器学习算法从中学习到输入和输出之间的关系。
常见的监督学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机等。
2.2.2 无监督学习无监督学习是另一种常用的机器学习方法，它与监督学习不同之处在于不存在已知输出的样本，机器只能通过观察输入数据的统计特征来进行学习。
无监督学习的算法包括聚类、降维、关联规则等。
2.2.3 强化学习强化学习是一种通过试错来学习最佳行为的机器学习方法。
在强化学习中，机器通过与环境的交互来获得反馈奖励，从而调整自身的行为。
常见的强化学习算法包括Q-learning、深度强化学习等。
3：自然语言处理3.1 什么是自然语言处理自然语言处理是计算智能领域的一个重要研究方向，它致力于研究如何让计算机理解和处理人类的自然语言。
自然语言处理涉及语言学、计算机科学和等多个学科。
3.2 自然语言处理的主要技术3.2.1 词法分析词法分析是自然语言处理的基础任务之一，它将句子分解成一个个单词，并为每个单词附上相应的词性标记。
常用的词法分析技术包括分词、词性标注等。
3.2.2 句法分析句法分析是自然语言处理的重要任务，它研究句子中不同词之间的关系，包括主谓关系、宾语关系等。
常用的句法分析技术包括依存句法分析、短语结构分析等。
3.2.3 语义分析语义分析是自然语言处理的核心任务之一，它研究句子的意义和语义关系。
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§1.1.2 计算智能所包含的领域
❖人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）
❖进化计算（Evolution Computing, EC） ❖模糊系统（Fuzzy System, FS）
➢进化计算（Evolution Computing）
遗传算法（Genetic Algorithm ,GA） 75年，Holand首次提出。组合优化等问题得到广 泛应用。
➢模糊系统（Fuzzy System, FS）
65年，美国加州大学伯克莱分校的L.Zadeh 发表了著名论文Fuzzy Sets开创了模糊论。模糊 逻辑、模糊规则、模糊推理、模糊控制、隶属 度、模糊集合等。
§1.2 人工神经网络
§1.2.1 什么是神经网络 §1.2.2 人工神经网络研究的历史
§1.2.1 什么是神经网络
1.进化规划（Evolution Programming ,EP）
60年代，由美国人L.J.Fogel等人提出的。 背景是求解时间序列预测问题。
1.进化策略（Evolution Strategies ,ES）
64年，由德国人I.Rechenberg等提出。背景 是求解流体动力学柔性弯曲管形状优化问题。
人工神经网络 是指模拟人脑神经系统
的结构和功能，运用大量的处理部件，由人工 方式构造的网络系统。
神经网络理论突破了传统的、线性处理的 数字电子计算机的局限，是一个非线形动力学 系统，并以分布式存储和并行协同处理为特色， 虽然单个神经元的结构和功能极其简单有限， 但是大量的神经元构成的网络系统所实现的行 为却是极其丰富多彩的。
➢目前国内外研究状况
1. 研究机构
美国DARPA计划、日本HFSP计划、法国尤 里卡计划、德国欧洲防御计划、前苏联高技术发 展计划等；
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（1）计算适应性； （2）计算容错性； （3）接近人的速度； （4）误差率与人相近， 则该系统就是计算智能系统。 当一个计算智能系统以非数值方式加上知识（精品）值，即 成为人工智能系统。
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9
4.2神经计算
神经计算：以神经网络为基础的计算
人工神经网络的定义：
（1）Hecht—Nielsen（1988年）
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4.2神经计算（续）
（2）Rumellhart，McClelland，Hinton的并行 分布处理 （PDP）
1）一组处理单元（PE或AN）；
2）处理单元的激活状态（ai）； 3）每个处理单元的输出函数（fi）； 4）处理单元之间的联接模式；
5）传递规则（Σwijoi）； 6）把处理单元的输入及当前状态结合起来产生激活
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10
4.2神经计算（续）
处理单元的输出信号可以是任何需要的数学模型， 每个处理单元中进行的操作必须是完全局部的。也 就是说，它必须仅仅依赖于经过输入联接到达处理 单元的所有输入信号的当前值和存储在处理单元局 部内存中的值。
强调：
①并行、分布处理结构； ②一个处理单元的输出可以被任意分枝，且大小不变； ③输出信号可以是任意的数学模型； ④处理单元完全的局部操作
4 计算智能
4.1概述 4.2神经计算
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1
4.1概述
人工智能分成两大类：一类是符号智能，一 类是计算智能。
➢符号智能是以知识为基础，通过推理进行问
题求解。也即所谓的传统人工智能。
➢计算智能是以数据为基础，通过训练建立联
系，进行问题求解。人工神经网络、遗传算 法、模糊系统、进化程序设计、人工生命等 都可以包括在计算智能。
网络（BNN）、人工神经网络（ANN）和计 算神经网络（CNN）的关系，以及模式识别 与其它智能的关系。
➢贝兹德克对这些相关术语给予一定的符号和
简要说明或定义。
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4
4.1概述（续）
ABC理论： A－Artificial， 表示人工的（非生物的）， 即人造的 B－Biological， 表示物理的＋化学的＋ （？？）＝生物的 C－Computational， 表示数学＋计算机
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2
4.1概述（续）
定义
➢贝兹德克（Bezdek，1992）：计算智能取
决于制造者提供的数据，而不依赖于知识； 另一方面，传统人工智能则应用知识精品 （knowledge tidbits）。
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3
4.1概述（续）
计算智能与传统人工智能的区别
➢贝兹德克提出了模式识别（PR）与生物神经
想至今在神经网络的研究中仍发挥着重要作
用。
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14
4.2.1 人工神经网络的研究与发展（续）
50年代末期，Rosenblatt提出感知机模型 (Perceptron)，首先从工程角度出发，研究了用 于信息处理的神经网络模型。这是一种学习和自组 织的心理学模型，它基本符合神经生理学的原理。 感知机虽然比较简单，却已具有神经网络的一些基 本性质，如分布式存贮、并行处理、可学习性、连 续计算等。这些神经网络的特性与当时流行串行的、 离散的、符号处理的电子计算机及其相应的人工智 能技术有本质上的不同，由此引起许多研究者的兴 趣，在60代掀起了神经网络研究的第一次高潮。
值的激活规则（Fi）； 7）通过经验修改联接强度的学习规则；
8）系统运行的环境（样本集合）。
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12
4.2神经计算（续）
（3）Simpson（1987年） ANN是一个非线性的有向图，图中含有可以 通过改变权大小来存放模式的加权边，并且 可以从不完整的或未知的输入找到模式。
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13
4.2.1 人工神经网络的研究与发展
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7
4.1概述（续）
ABC及其相关领域的定义
BNN 人类智能硬件：大脑
人的传感输入的处理
ANN 中层模型：CNN＋知识
以大脑方式的中层处理
CNN 低层，生物激励模式
以大脑方式的传感数据处理
BPR 对人的传感数据结构的搜索 对人的感知环境中结构的识别
APR 中层模型：CPR＋知识
中层数值和语法处理
6
4.1概述（续）
图中中间部分共有9个节点，表示9个研究领 域或学科。节点之间的距离衡量领域间的差 异，如CNN与CPR间的差异要比BNN与BPR之间 的差异小的多。
图中符号→表示“适当的子集”。如中层 ANN⊂ARP ⊂AI，对于右列有：CI⊂AI ⊂BI等
在定义时，任何计算机系统都是人工系统， 但反命题不能成立。
40年代初，美国McCulloch和Pitts从信息
处理的角度，研究神经细胞行为的数学模型
表达，提出了二值神经元模型。MP模型的
提出开始了对神经网络的研究进程。1949
年心理学家Hebb提出著名的Hebb学习规则，
即由神经元之间结合强度的改变来实现神经
学习的方法。虽然Hebb学习规则在人们研
究神经网络的初期就已提出，但是其基本思
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5
4.1概述（续）
下图表示ABC及其与神经网络（NN）、模式 识别（PR）和智能（I）之间的关系（贝兹德 克1994）。
输入Leabharlann 复杂性层次人类知识 BNN
BPR
BI
＋传感输入
知识
复 ＋传感数据 ANN
ARP
AI
杂
性 计算 ＋传感器
CNN CPR CI
B-生物的 A-符号的 C-数值的
ABC交 互 关编系辑图ppt
CPR 对传感数据结构的搜索
所有CNN＋模糊、统计和确定性模型
BI 人类智能软件：智力
人类的认知、记忆和作用
AI 中层模型：CI＋知识
以大脑方式的中层认知
CI 计算推理的低层算法
以大脑方式的低层认知
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8
4.1概述（续）
计算智能是一种智力方式的低层认知，与传统人工智能的区 别知识认知层次从中层下降至低层。中层系统含有知识，低 层系统则没有。 当一个系统只涉及数值（低层）数据，含有模式识别部分， 不应用传统人工智能意义上的知识，而且能够呈现出：
ANN是一个并行、分布处理结构，它由处理单元及 其称为联接的无向讯号通道互连而成。这些处理单 元（PE—Processing Element）具有内存，并可 以完成局部操作。每个处理单元有一个单一的输出 联接，这个输出可以根据需要被分枝成希望个数的 许多并行联接，且这些并行联接都输出相同的信号 ，即相应处理单元的信号，信号的大小不因分支的 多少而变化。
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9
4.2神经计算
神经计算：以神经网络为基础的计算
人工神经网络的定义：
（1）Hecht—Nielsen（1988年）
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11
4.2神经计算（续）
（2）Rumellhart，McClelland，Hinton的并行 分布处理 （PDP）
1）一组处理单元（PE或AN）；
2）处理单元的激活状态（ai）； 3）每个处理单元的输出函数（fi）； 4）处理单元之间的联接模式；
5）传递规则（Σwijoi）； 6）把处理单元的输入及当前状态结合起来产生激活
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4.2神经计算（续）
处理单元的输出信号可以是任何需要的数学模型， 每个处理单元中进行的操作必须是完全局部的。也 就是说，它必须仅仅依赖于经过输入联接到达处理 单元的所有输入信号的当前值和存储在处理单元局 部内存中的值。
强调：
①并行、分布处理结构； ②一个处理单元的输出可以被任意分枝，且大小不变； ③输出信号可以是任意的数学模型； ④处理单元完全的局部操作
4 计算智能
4.1概述 4.2神经计算
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4.1概述
人工智能分成两大类：一类是符号智能，一 类是计算智能。
➢符号智能是以知识为基础，通过推理进行问
题求解。也即所谓的传统人工智能。
➢计算智能是以数据为基础，通过训练建立联
系，进行问题求解。人工神经网络、遗传算 法、模糊系统、进化程序设计、人工生命等 都可以包括在计算智能。
网络（BNN）、人工神经网络（ANN）和计 算神经网络（CNN）的关系，以及模式识别 与其它智能的关系。
➢贝兹德克对这些相关术语给予一定的符号和
简要说明或定义。
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4.1概述（续）
ABC理论： A－Artificial， 表示人工的（非生物的）， 即人造的 B－Biological， 表示物理的＋化学的＋ （？？）＝生物的 C－Computational， 表示数学＋计算机
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4.1概述（续）
定义
➢贝兹德克（Bezdek，1992）：计算智能取
决于制造者提供的数据，而不依赖于知识； 另一方面，传统人工智能则应用知识精品 （knowledge tidbits）。
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4.1概述（续）
计算智能与传统人工智能的区别
➢贝兹德克提出了模式识别（PR）与生物神经
想至今在神经网络的研究中仍发挥着重要作
用。
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4.2.1 人工神经网络的研究与发展（续）
50年代末期，Rosenblatt提出感知机模型 (Perceptron)，首先从工程角度出发，研究了用 于信息处理的神经网络模型。这是一种学习和自组 织的心理学模型，它基本符合神经生理学的原理。 感知机虽然比较简单，却已具有神经网络的一些基 本性质，如分布式存贮、并行处理、可学习性、连 续计算等。这些神经网络的特性与当时流行串行的、 离散的、符号处理的电子计算机及其相应的人工智 能技术有本质上的不同，由此引起许多研究者的兴 趣，在60代掀起了神经网络研究的第一次高潮。
值的激活规则（Fi）； 7）通过经验修改联接强度的学习规则；
8）系统运行的环境（样本集合）。
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4.2神经计算（续）
（3）Simpson（1987年） ANN是一个非线性的有向图，图中含有可以 通过改变权大小来存放模式的加权边，并且 可以从不完整的或未知的输入找到模式。
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4.2.1 人工神经网络的研究与发展
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4.1概述（续）
ABC及其相关领域的定义
BNN 人类智能硬件：大脑
人的传感输入的处理
ANN 中层模型：CNN＋知识
以大脑方式的中层处理
CNN 低层，生物激励模式
以大脑方式的传感数据处理
BPR 对人的传感数据结构的搜索 对人的感知环境中结构的识别
APR 中层模型：CPR＋知识
中层数值和语法处理
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4.1概述（续）
图中中间部分共有9个节点，表示9个研究领 域或学科。节点之间的距离衡量领域间的差 异，如CNN与CPR间的差异要比BNN与BPR之间 的差异小的多。
图中符号→表示“适当的子集”。如中层 ANN⊂ARP ⊂AI，对于右列有：CI⊂AI ⊂BI等
在定义时，任何计算机系统都是人工系统， 但反命题不能成立。
40年代初，美国McCulloch和Pitts从信息
处理的角度，研究神经细胞行为的数学模型
表达，提出了二值神经元模型。MP模型的
提出开始了对神经网络的研究进程。1949
年心理学家Hebb提出著名的Hebb学习规则，
即由神经元之间结合强度的改变来实现神经
学习的方法。虽然Hebb学习规则在人们研
究神经网络的初期就已提出，但是其基本思
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4.1概述（续）
下图表示ABC及其与神经网络（NN）、模式 识别（PR）和智能（I）之间的关系（贝兹德 克1994）。
输入Leabharlann 复杂性层次人类知识 BNN
BPR
BI
＋传感输入
知识
复 ＋传感数据 ANN
ARP
AI
杂
性 计算 ＋传感器
CNN CPR CI
B-生物的 A-符号的 C-数值的
ABC交 互 关编系辑图ppt
CPR 对传感数据结构的搜索
所有CNN＋模糊、统计和确定性模型
BI 人类智能软件：智力
人类的认知、记忆和作用
AI 中层模型：CI＋知识
以大脑方式的中层认知
CI 计算推理的低层算法
以大脑方式的低层认知
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4.1概述（续）
计算智能是一种智力方式的低层认知，与传统人工智能的区 别知识认知层次从中层下降至低层。中层系统含有知识，低 层系统则没有。 当一个系统只涉及数值（低层）数据，含有模式识别部分， 不应用传统人工智能意义上的知识，而且能够呈现出：
ANN是一个并行、分布处理结构，它由处理单元及 其称为联接的无向讯号通道互连而成。这些处理单 元（PE—Processing Element）具有内存，并可 以完成局部操作。每个处理单元有一个单一的输出 联接，这个输出可以根据需要被分枝成希望个数的 许多并行联接，且这些并行联接都输出相同的信号 ，即相应处理单元的信号，信号的大小不因分支的 多少而变化。