最新4计算智能1
《计算智能》授课大纲
《计算智能》授课大纲课程性质：必修课，3学分，共48~54课时（共16周)。
一、课程介绍《计算智能》课程对计算智能领域的主要算法进行介绍，重点讨论各种算法的思想来源、流程结构、发展改进、参数设置和相关应用。
内容包括绪论以及进化计算、群体智能、人工免疫算法、分布估计算法、神经网络、模糊逻辑和多目标进化算法等。
并从工程应用及与其他人工智能研究方向相结合的角度讨论人工智能的实际问题及其解决方法。
二、教学内容1.导论(1课时)（1）计算智能简介（2）计算智能典型方法2.优化理论(2课时)（1）优化问题（2）优化方法分类a)非约束优化b)约束优化c)多解问题d)多目标优化e)动态优化问题3.进化计算(9课时)(1)进化计算导论(2)遗传算法a)经典遗传算法b)交叉、变异c)控制参数d)模式定理与积木块假设e)遗传算法的变体f)前沿专题（小生境遗传算法、约束处理、多目标优化、动态环境）g)应用(3)遗传编程、进化规划、进化策略(4)差分进化(5)文化计算(6)协同进化4.人工免疫系统(6课时)（1）自然免疫系统（2）人工免疫模型a)克隆选择模型b)网络理论模型c)危险理论（3）免疫优化计算5.群体智能(3课时)（1）粒子群优化（2）蚁群算法6.多目标进化算法及应用（6课时）5.1 绪论5.2 主要的多目标进化算法5.3 多目标进化算法性能评价和问题测试集5.4 多目标优化的新进展5.5 应用实例7.神经网络(6课时)（1）人工神经元（2）监督学习神经网络（3）非监督学习神经网络（4）径向基函数网络（5）增强学习（6）监督学习的性能问题8.深度学习算法（Deep Learning）（3课时）9.分布估计算法(3课时)10.计算智能算法在各研究方向的应用(6~9课时)（讨论计算智能算法在每个研究生的研究方向中的结合应用）三、教材与参考书2、张军,詹志辉.计算智能[M].清华大学出版社[北京].2009.11.3、吴微,周春光,梁艳春.智能计算[M].高等教育出版社[北京].2009.12.4、段海滨,张祥银,徐春芳.仿生智能计算.科学出版社[北京].2011.1.。
计算智能综述PPT幻灯片
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
计算智能课程教学大纲-北京大学
《计算智能》课程教学大纲开课目的：本课程系统地讲授计算智能的有关理论、技术及其主要应用，并给学生们全面地介绍计算智能研究的前沿领域与最新进展。
通过本课程的学习，要求学生系统地掌握计算机智能的基本内容与方法，了解计算智能的主要应用领域。
开课基础：学习本课程之前，要求学生已经选修过《高等数学》，《计算机基础与算法》《人工智能基础》和《模式识别基础》等课程。
教学方式：课堂讲授为主，专题讨论为辅。
考试方式：笔试（闭卷）。
成绩组成：作业占40%，期中考试占20%，期末考试占40%。
授课老师：谭营北京大学信息科学与技术学院智能科学系教授课程内容与学时分配：第一章 计算智能概论(3学时)术语介绍传统人工智能计算智能计算智能的主要内容与分类主要应用领域第二章 人工神经网络 (6学时)人工神经元与感知器模型前向多层网络径向基函数网络反馈神经网络SOM网络第三章 支撑向量机理论 (6学时)VC维学习过程的一致性结构风险最小归纳原理支撑向量机核函数第四章 自适应提升算法 (3学时)提升算法自适应提升算法算法的性能分析第五章 进化计算与遗传算法 (6学时) 遗传进化的基本原理遗传算法及其数学基础遗传算法的改进进化计算的理论与分析组合优化与多目标优化第六章 模拟退火算法(3学时)随机模拟退火算法玻尔兹曼机确定性退火算法第七章 群体智能优化算法(9学时)蚁群算法粒子群算法典型应用介绍第八章人工免疫(6学时)生物免疫机理人工免疫网络模型免疫学习算法克隆算法人工免疫系统第九章 模糊集与模糊信息处理(6学时) 模糊数学基础模糊逻辑与模糊推理模糊控制原理模糊控制系统的分析和设计模糊模式聚类与识别第十章 粗糙集理论与粒度计算(3学时) 粗糙集与模糊集知识的约简和依赖性信息粒度概念粒度计算及其应用第十一章 计算智能的未来发展 (3学时)目前计算智能的研究成果计算智能的发展动力未来的发展方向教材与参考书（作者、书名、出版社及出版年）：1、Andries P. Engelbrecht, Computational Intelligence: An Introduction,Wiley, New York, 2002. ISBN 0-470-84870-7.2、丁永生 编著，《计算智能——理论、技术与应用》，科学出版社，2004.8.ISBN7-03-013902-X. P.481.3、徐宗本，张讲社，郑亚林， 编著，《计算智能中的仿生学：理论与算法》，科学出版社，2003.5，ISBN7-03-010792-6. P.315.4、徐宗本，编著，《计算智能（第一册）---模拟进化计算》，高等教育出版社，2004.2，ISBN7-04-013839-5. P.141.5、王国俊，编著，《计算智能（第二册）---词语计算与Fuzzy集》，高等教育出版社，2005.2，ISBN7-04-016032-3. P.106.6、罗四维，著，《大规模人工神经网络理论基础》，清华大学出版社和北方交通大学出版社，2004.2，ISBN7-81082-174-1. P.177.7、褚蕾蕾，陈绥阳，周梦编著，《计算智能的数学基础》，科学出版社，20028、史忠植 编著，《知识发现》，清华大学出版社，2002.1。
计算智能
2、1模糊逻辑理论
美国加州大学扎德(Zadeh)教授于1965年提出的模糊集合与模糊逻辑理论是模糊计算的数学基础。它主要用来处理现实世界中因模糊而引起的不确定性。
模糊逻辑是一种精确解决不精确、不完全信息的方法。它可以比较自然地处理人的概念，它是一种通过模仿人的思维方式来表示和分析不确定、不精确信息的方法和工具。模糊逻辑突破了传统逻辑的思维模式，对于深刻研究人类的认识能力具有举足轻重的作用，特别是它与专家系统、神经网络以及控制理论的结合，在AI研究中扮演重要角色。模糊逻辑，不同于经典逻辑在真和假之间没有精确的边界，即从真到假之间的转变是逐渐，这个过程通过隶属度函数来描述，它并非来源于集合组成元素的随机性，而是来源于抽象思维和概念的不确定性及不精确本质。
2.2模糊逻辑的发展历史
模糊理论（Fuzzy Logic）是在美国加州大学伯克利分校电气工程系的
L.A.zadeh教授于1965年创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来的。主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面的内容。
早在20世纪20年代，著名的哲学家和数学家B.Russell就写出了有关"含糊性"的论文。他认为所有的自然语言均是模糊的，在特定的环境中，人们用这些概念来描述某个具体对象时却又能心领神会，很少引起误解和歧义。
3优化问题与优化算法
3、1进化算法
在一个群体中，并不是所有的个体都能得到相同的繁殖机会，对生存环境适应度高的个体将获得更多的繁殖机会；对生存环境适应度较低的个体，其繁殖机会相对较少，即所谓自然选择。而生存下来的个体组成的群体，其品质不断得以改良，称为进化。从自然界的进化引申到进化计算，首先实现从性状到基因得映射，即编码工作，然后从代表问题可能潜在解集得一个种群开始进行进化求解。初代种群（编码集合）产生后，按照优胜劣汰的原则，根据个体适应度大小挑选（选择）个体，进行复制、交叉、变异，产生出代表新的解集的群体，再对其进行挑选以及一系列遗传操作，如此往复，逐代演化产生出越来越好的近似解。
4计算智能
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
智能计算简介
模式举例
模式 *10101110 与以下两个字符串匹配: 010101110 110101110 而模式 *1010*110 与以下四个字符串匹配: 010100110 010101110 110100110 110101110
遗传算法与自然进化的比较
自然界 染色体 基因 等位基因(allele) 染色体位置(locus) 基因型(genotype) 表型(phenotype) 遗传算法 字符串 字符,特征 特征值 字符串位置 结构 参数集,译码结构
新达尔文进化理论的主要论点
1) 个体是基本的选择目标; 2) 随机过程在进化中起重大作用, 遗传变异大部 分是偶然现象; 3) 基因型变异大部分是重组的产物, 部分是突变; 4) 逐渐进化可能与表型不连续有关; 5) 不是所有表型变化都是自然选择的必然结果; 6) 进化是在适应中变化的, 形式多样, 不仅是基因 的变化; 7) 选择是概率型的, 而不是决定型的.
智能计算
智能计算
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,特点是: 1, 以分布式方式存储信息 2, 以并行方式处理信息 3, 具有自组织,自学习能力 4,计算智能适用于于解决那些难以建立确定性 数学/逻辑模型,或不存在可形式化的思想为基础,有众多发 展方向. 人工神经网络(ANN),遗传算法,蚁群算法, 人工免疫算法等都可以包括在计算智能中.
基本遗传算法的构成要素
4,运行参数 N:群体大小,即群体中包含的个体的数量. T:遗传算法终止的进化代数. Pc:交叉概率,一般取为 0.4～0.99. Pm:变异概率,一般取为 0.0001～0.1 .
基本遗传算法
1. 随机产生一个由固定长度字符串组成的初始群体; 2. 对于字符串群体,迭代地执行下述步骤,直到选种标准被 满足为止: 1) 计算群体中的每个个体字符串的适应值; 2) 应用下述三种操作(至少前两种)来产生新的群体: 复制: 把现有的个体字符串复制到新的群体中. 杂交: 通过遗传重组随机选择两个现有的子字符串, 产生新的字符串. 变异: 将现有字符串中某一位的字符随机变异. 3. 把在后代中出现的最高适应值的个体字符串指定为遗传算 法运行的结果.这一结果可以是问题的解(或近似解).
计算智能
1. 什么是计算智能，它的特征、组成部分？计算智能：它依靠生产者提供的数字、数据材料进行加工处理，而不是依赖知识。
特征：自学习、自组织、自适应。
组成部分：进化计算、人工神经网络、模糊系统。
2. 什么是Hebb 规则？Hebb 规则：网络中若第i 和第j 个神经元同时处于兴奋状态，则它们之间的连接权值应当加强。
3. 遗传算法的基本原理和具体步骤？基本原理：遗传算法是一类通过模拟生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。
它模拟的是由称为染色体的二进制位串组成的种群的进化过程，通过有组织地然而是随机地信息交换来重新组合那些适应性好的串。
使适应性好的染色体比适应性差的染色体得到更多的繁殖机会。
具体步骤：1、初始化种群，随机产生。
2、利用适应值函数对每个染色体进行评价。
3、遗传操作：选择、交叉、变异。
4、得到新的一代，重新评价染色体。
5、判断是否满足结束条件，满足，则结束；不满足，则返回3。
4. 基于树结构的进化算法的基本原理？GP ：⑴随机产生一个适用于给定问题的初始种群，即搜索空间，种群中的每个个体为树形结构；计算每个个体的适应度值；选择遗传操作对种群不断进行迭代优化，直到找到最优解或近似最优解。
⑵和GA 比较GP 的最大特点是它的种群中的每个个体是有结构的（分层的树状结构）。
⑶树结构个体的遗传操作也是有三种：复制、交叉和突变。
⑷和线性染色体相比，树性染色体的宽度和深度是可以变化的。
PIPE ：概率增强式程序进化，首先要有一个等概率的完全概率原型树，然后依据这个概率原型树去生成初始种群，并计算每个个体的适应值，利用这个适应值和每个节点处的内容去修改概率原型树，直到概率原型树满足设定的终止条件为止。
GEP ：⑴按照GA 的方式生成初始种群，依据表达式能构成树的规则检查种群中的那些个体能构成树型结构，并计算它们的适应值，最后依据适应值的大小通过改变表达式的形式来改变树形结构，直到找到满足终止条件的个体为止。
智能计算概述
智能计算概述智能计算概述1. 引言智能计算是一种利用技术和算法进行复杂数据处理和决策的计算方法。
随着技术的迅猛发展，智能计算在各个领域得到了广泛应用，并取得了显著的成果。
本文将对智能计算的概念、特点及其应用领域进行简要介绍。
2. 智能计算的概念智能计算是指利用技术和算法对复杂问题进行计算和决策的方法。
智能计算通过模拟人类的思维和推理过程，利用计算机处理大规模的数据、分析问题的复杂性，并提供相应的解决方案。
3. 智能计算的特点智能计算具有以下几个特点：3.1 自动化智能计算能够自动地对给定的问题进行处理和分析，不需要人工干预。
通过建立合适的模型和算法，智能计算能够自动地从大量的数据中提取有用的信息，帮助人们做出正确的决策。
3.2 学习能力智能计算具有学习能力，可以通过分析已有的数据和经验，自动地提取、建立和更新模型。
通过不断的学习和调整，智能计算可以逐渐提高自己的处理能力和准确性。
3.3 适应性智能计算能够根据不同的应用场景和需求进行自适应。
它可以根据实际的情况来选择和调整合适的算法、模型和参数，以达到最优的计算效果。
3.4 可解释性智能计算能够给出对问题的解释和理由。
它不仅能够给出结果，还能够解释为什么会得到这样的结果。
通过分析和解释，人们可以更好地理解和应用智能计算的结果。
4. 智能计算的应用领域智能计算具有广泛的应用领域，下面将介绍几个典型的应用领域：4.1 图像识别智能计算可以通过分析和处理图像数据，实现图像识别的功能。
利用深度学习等技术，智能计算可以非常准确地识别和分类图像中的物体、人物和场景，广泛应用于安防监控、医学影像分析等领域。
4.2 自然语言处理智能计算可以对自然语言进行处理和分析，实现自动的语义理解和文本。
通过利用自然语言处理技术，智能计算可以实现智能客服、智能翻译、智能问答等应用，极大地提高了人们的工作效率和生活质量。
4.3 数据分析与预测智能计算可以对大量的数据进行分析和预测，帮助人们发现数据中的规律和趋势。
智能计算几种算法解析
智能计算几种经典算法解析
三.遗传算法
◆遗传算法的应用 (1)优化：遗传算法可用于各种优化问题。既包括 数量优化问题，也包括组合优化问题； (2)程序设计：遗传算法可以用于某些特殊任务的 计算机程序设计； (3)机器学习：遗传算法可用于许多机器学习的应 用，包括分类问题和预测问题等
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智能计算几种经典算法解析
三.遗传算法
◆遗传算法的特点 遗传算法是解决搜索问题的一种通用算法。 搜索算法的共同特征为：
(1)首先组成一组候选解；(2)依据某些适应性条件测 算这些候选解的适应度；(3)根据适应度保留某些候选 解，放弃其他候选解；(4)对保留的候选解进行某些操 作，生成新的候选解。在遗传算法中，上述几个特征以 一种特殊的方式组合在一起：基于染色体群的并行搜索， 带有猜测性质的选择操作、交换操作和突变操作。这种 特殊的组合方式将遗传算法与其它搜索算法区别开来
值得注意的是，当T为0时，模拟退火就成 为局部搜索的一个特例。
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智能计算几种经典算法解析
四.退火算法
◆ SA算法的优缺点
优点：高效，灵活，通用，初值鲁棒性 强，适用于并行处理，可用于求解复杂的非 线性优化问题。
缺点：由于要求较高的初始温度、较慢 的降温速率、较低的终止温度，以及各温度 下足够多次的抽样，因此其收敛速度慢，执 行时间长，算法性能与初始值有关及参数敏 感等缺点。
第7页/共-62-0页
智能计算几种经典算法解析 二.模糊系统算法
◆模糊系统特点
基于模糊数学理论包括迷糊集合、模糊逻辑、模糊规则、模糊推 理和隶属度等。 在模糊系统中，元素与模糊集合之间的关系是不确定的，即在传 统集合论中元素与集合“非此即彼”的关系不确定。元素与模糊 集合的隶属关系是通过隶属度函数来度量的。当一个元素确定属 于某个模糊集合，则这个元素对该迷糊集合的隶属度为1；当这 个元素确定不属于该模糊集合时，则此时的隶属度值为0；当无 法确定该元素是属于某个模糊集合时，隶属度值为一个属于0到1 之间的连续数值。 在迷糊系统中，知识是以模糊规则的形式存储的。
计算智能AI_1
§1-2 人工智能的起源与发展
匈牙利数学家、 匈牙利数学家、博弈论创始人 John.Von.Neumann1945年提出的 存储程序” 年提出的“ John.Von.Neumann1945年提出的“存储程序”的 概念至今仍是计算机体系结构与运行机制的指导 思想。 思想。 美国数学家J.W.Mauchly（莫克利），1946发明 美国数学家J.W.Mauchly（莫克利），1946发明 J.W.Mauchly ），1946 了电子数字计算机ENIAC ENIAC（ 了电子数字计算机ENIAC（Electronic Computer） Numerical Integrator and Computer） 美国数学家Shannon（香农）,1948年发表了《 美国数学家Shannon（香农）,1948年发表了《通 Shannon 年发表了 讯的数学理论》，代表了“信息论”的诞生。 》，代表了 讯的数学理论》，代表了“信息论”的诞生。 美国数学家N.Wiener1848年创立控制论， 美国数学家N.Wiener1848年创立控制论，向人工 N.Wiener1848年创立控制论 智能的渗透，形成了行为学派。 智能的渗透，形成了行为学派。
IBM工程组
作为人工智能兴起的标志性成果： 1956年 作为人工智能兴起的标志性成果： 1956年，塞缪 尔的《跳棋机》电脑程序研制成功， 尔的《跳棋机》电脑程序研制成功，揭开了机器挑战 人类智能的序幕，机器博弈也成为AI AI研究的一个重要 人类智能的序幕，机器博弈也成为AI研究的一个重要 领域。 领域。 洋跳棋程序具有学习棋谱、积累经验的能力： 洋跳棋程序具有学习棋谱、积累经验的能力： 1959年胜塞缪尔，1962年胜一个州冠军 1959年胜塞缪尔，1962年胜一个州冠军 年胜塞缪尔 直到40年后把卡斯帕洛夫逼下了“棋王”宝座。 直到40年后把卡斯帕洛夫逼下了“棋王”宝座。 40年后把卡斯帕洛夫逼下了
AI第5章计算智能ppt课件
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内容提要
第5章 计算智能
1、概述 2、神经计算 3、模糊计算 4、遗传算法
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5.2 神经计算
以神经网络为基础的计算。 广义上，神经网络可泛指生物神经网络，也可指人工神 经网络。 人工神经网络（Artificial Neural Network）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 式建立起来的网络系统。 人脑是ANN的原型，ANN是对人脑神经系统的模拟。 人工智能领域中，在不引起混淆的情况下，神经网络一般都 指的都是ANN。
3、反思期（1969-1982）
1969年Minsky和Papert在《感知机》一书中指出感知机的缺陷(异 或运算不可表示)，使得神经网络的研究从兴起期进入了停滞期。
芬兰学者Kohonen提出了自组织映射理论(SOM)，美国学者 Grossberg提出了自适应谐振理论(ART)，这些研究成果对神经网络以后 的发展产生了重要影响。
他认为，人工神经网络应当称为计算神经网络。
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尽管计算智能与人工智能的界限并不十分明显，但讨论它
们的区别和联系是有必要的。
贝兹德克对相关术语给予一定的符号和简要说明或定义。
他给出有趣的ABC： 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、关系
生物智能 (Biological Intelligence，BI)
智能计算1
图灵试验
上述两种对话的区别在于，第一种可明显地感到 回答者是从知识库里提取简单的答案，第二种则具有 分析综合的能力，回答者知道观察者在反复提出同样 的问题。“图灵试验”没有规定问题的范围和提问的 标准，如果想要制造出能通过试验的机器，以我们现 在的技术水平，必须在电脑中储存人类所有可以想到 的问题，储存对这些问题的所有合乎常理的回答，并 且还需要理智地作出选择。
3
计算与电子计算机
二、第一台电子计算机（ENIAC：Electronic Numerical Integrator and Computer）
① 1946年，在美国宾夕法尼亚大学莫尔学院产生； ② 重量30吨，占地170平方米，功率140千瓦； ③ 电子管18000多个，继电器1500多个； ④ 采用10进制，机器字长10位，运算最快速度5000次/秒； ⑤ 工作方式：通过插件式“外接”线路实现的，尚未采用“程序存储”
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冯·诺依曼
1928年，美国数学泰斗、普林斯顿高级研究院 维伯伦教授（O.Veblen）广罗天下之英才，一封烫 金的大红聘书，寄给了柏林大学这位无薪讲师，请他 去美国讲授“量子力学理论课”。冯·诺依曼预料到 未来科学的发展中心即将西移，欣然同意赴美国任教。 1930年，27岁的冯·诺依曼被提升为教授；1933年， 他又与爱因斯坦一起，被聘为普林斯顿高等研究院第 一批终身教授，而且是6名大师中最年轻的一名。
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Turing图灵
1937年，伦敦权威的数学杂志又收到图灵一篇论文 《论可计算数及其在判定问题中的应用》，作为阐明 现代计算机原理的开山之作，被永远载入了计算机的 发展史册。
这篇论文原本是为了解决一个基础性的数学问题：是 否只要给人以足够的时间演算，数学函数都能够通过 有限次运算求得解答？传统数学家当然只会想到用公 式推导证明它是否成立，可是图灵独辟蹊径地想出了 一台冥冥之中的机器。
最新计算智能ppt课件
§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；
《智能计算简介》课件
智能计算的核心技术
人工智能
模拟人类的智能行为和思维方 式，让计算机更加智能化。
机器学习
从大量数据中学习并发现有价 值的信息，进行预测和决策。
数据挖掘
从大量数据中发现有趣且非显 然的规律、模式和认识，提供 决策支持。
模式识别
寻找大量数据中的模式和规律， 进行分类、识别和预测。
自然语言处理
借助计算机技术和语言学方法， 对人类语言进行分析、处理和 生成。
未来展望
智能计算将不断创新和发展，朝着更加高效、 稳定和安全的方向不断努力。
智能计算简介
智能计算是一种基于人工智能的计算方式，具有广泛的应用范畴和深远影响。
什么是智能计算
定义
智能计算是一种基于人工智能的计算方式，利用计算机和相关算法模拟人类的智能行为和思 维方式，从大量数据中挖掘有价值的信息，并进行分析和预测。
应用领域
智能计算在金融、医疗、物流、教育等领域有着广泛的应用，促进了人类社会的智能化发展。
智能计算的应用案例
1
机器学习
2
在智能电商、智慧医疗等领域广泛应
用，让人们生活更加便捷和舒适。
3
模式识别
4
人脸识别技术在公安、金融等领域得
到广泛应用，保障人们的生命财产安
全。
5
人工智能
AlphaGo在围棋领域的胜利，让人工 智能技术获得了空前的重视和发展。
数据挖掘
大数据处理和挖掘，让传统业务实现 转型升级，创造更大的价值和机会。
自然语言处理
语音交互、智能翻译等技术的发展， 让人们更方便、高效地进行沟通和交 流。
总结
智能计算的重要性
智能计算是人工智能发展的重要技术，有着 广泛的应用前景和深远影响。
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。
-模糊计算
u=
∫µ
(x)dx
u = ∑xi ⋅ µN (xi )
=48.2
∑µ
N
(xi )
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4.3 模糊计算
2. 最大隶属度法
这种方法最简单， 这种方法最简单，只要在推理结论的模糊集 合中取隶属度最大的那个元素作为输出量即可。 合中取隶属度最大的那个元素作为输出量即可。 要求这种情况下其隶属函数曲线一定是正规凸模 糊集合（即其曲线只能是单峰曲线）。 糊集合（即其曲线只能是单峰曲线）。 例如，对于“水温适中” 例如，对于“水温适中”，按最大隶属度原 有两个元素40和 具有最大隶属度 具有最大隶属度1.0， 则，有两个元素 和50具有最大隶属度 ，那就 对所有取最大隶属度的元素40和50求平均值，执 对所有取最大隶属度的元素 和 求平均值， 求平均值 行量应取： 行量应取：
umax = (40 + 50) / 2 = 45
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4.3 模糊计算
3. 系数加权平均法
系数加权平均法的输出执行量由下式 决定： 决定：
u = ∑ki ⋅ xi / ∑ki
(4.36)
式中， 式中，系数的选择要根据实际情况 而定， 而定，不同的系统就决定系统有不同 的响应特性。 的响应ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ性。
15
目前在管理科学系统工程经济学心理学社会学生态学未来学语言学历史学军事学以及人工智能自动控制遥感技术模式识别信息处理天气预报图像识别地震预测家用电器医疗诊断交通运输商品质量评价预测与规则农作物选种化合物及地矿物的分类图书情报分类等多学科多领域都得到了应用
计算智能(1) 第四章 计算智能
模糊计算
模糊计算是一门崭新的信息学科。自1965年美国自动控制论学者 L.Zadeh教授开创模糊数学以来，这门新兴学科呈现出旺盛的生命力 和渗透力。它的应用已扩展到许多科学技术领域。目前在管理科学、 系统工程、经济学、心理学、社会学、生态学、未来学、语言学、 历史学、军事学以及人工智能、自动控制、遥感技术、模式识别、 信息处理、天气预报、图像识别、地震预测、家用电器、医疗诊断、 交通运输、商品质量评价、预测与规则、农作物选种、化合物及 地矿物的分类、图书情报分类等多学科、多领域都得到了应用。 模糊计算这门学科已经显示出它的强大生命力，并且越来越受到重视 模糊数学与计算机技术是息息相关的。模糊数学产生的背景之一， 就是用数学手段把人脑对复杂事物进行模糊度量、模糊识别、 模糊推理、模糊控制和模糊决策的本领移植到电子计算机上来， 提高计算机的智能信息处理能力。本篇主要从信息处理科学的角度 讨论模糊计算的基本方法、模糊信息处理及其应用。
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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。
2
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：
（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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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 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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4.2.1 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。 但是，当时人们对神经网络研究过于乐观，认为只 要将这种神经元互连成一个网络，就可以解决人脑 思维的模拟问题，然而，后来的研究结果却又使人 .1 人工神经网络的研究与发展（续）
在60年代末，Minsky和Papert对Rosenblatt的工作进行了深人研究， 出版了有较大影响的(Perceptron)一书，指出感知机的功能和处理能 力的局限性，甚至连XOR(异或)这样的问题也不能解决，同时也指出 如果在感知器中引入隐含神经元，增加神经网络的层次，可以提高神经 网络的处理能力，但是却无法给出相应的网络学习算法。因此Minsky 的结论是悲观的。 另一方面，由于60年代以来集成电路和微电子技术日新月异的发展， 使得电子计算机的计算速度飞速提高，加上那时以功能模拟为目标、以 知识信息处理为基础的知识工程等研究成果，给人工智能从实验室走向 实用带来了希望，这些技术进步给人们造成这样的认识：以为串行信息 处理及以它为基础的传统人工智能技术的潜力是无穷的，这就暂时掩盖 了发展新型计算机和寻找新的人工智能途径的必要性和迫切性。另外， 当时对大脑的计算原理、对神经网络计算的优点、缺点、可能性及其局 限性等还很不清楚。总之，认识上的局限性使对神经网络的研究进入了 低潮。
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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） 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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4.2.1 人工神经网络的研究与发展（续）
在这一低潮时期，仍有一些学者扎扎实实地继续着神经网络 模型和学习算法的基础理论研究，提出了许多有意义的理论 和方法。其中，主要有自适应共振理论，自组织映射，认知 机网络模型理论，BSB模型等等，为神经网络的发展奠定了 理论基础。
进入80年代，首先是基于“知识库”的专家系统的研究和 运用，在许多方面取得了较大成功。但在一段时间以后，实 际情况表明专家系统并不像人们所希望的那样高明，特别是 在处理视觉、听觉、形象思维、联想记忆以及运动控制等方 面，传统的计算机和人工智能技术面临着重重困难。模拟人 脑的智能信息处理过程，如果仅靠串行逻辑和符号处理等传 统的方法来济决复杂的问题，会产生计算量的组合爆炸。因 此，具有并行分布处理模式的神经网络理论又重新受到人们 的重视。对神经网络的研究又开始复兴，掀起了第二次研究 高潮。
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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
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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
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 想至今在神经网络的研究中仍发挥着重要作 用。