《人工智能》-第四章 计算智能(1)
2024版《人工智能》PPT课件
《人工智能》PPT课件•人工智能概述•机器学习原理及算法•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统与数据挖掘•人工智能伦理、法律与社会影响目录定义与发展历程定义人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。
发展历程从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识工程、机器学习等。
重要事件人工智能领域的重要事件包括图灵测试、达特茅斯会议、AlphaGo战胜围棋世界冠军等。
人工智能的技术原理包括感知、思考、学习和行动四个方面，通过模拟人类的思维和行为方式来实现智能化。
技术原理人工智能的核心思想是让机器能够像人类一样具有智能，包括理解、推理、决策、学习等能力。
核心思想人工智能的实现方式包括符号主义、连接主义和行为主义等多种方法，其中深度学习是当前最热门的技术之一。
实现方式技术原理及核心思想前景展望未来人工智能的发展前景非常广阔，将会在更多领域得到应用，同时也会出现更多的技术创新和突破。
应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域，包括智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。
挑战与机遇人工智能的发展也面临着一些挑战，如数据安全、隐私保护等问题，但同时也带来了巨大的机遇和发展空间。
应用领域与前景展望原理通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，学习得到最优的线性模型参数。
应用预测连续型数值，如房价、销售额等。
原理在特征空间中寻找最大间隔超平面，使得不同类别的样本能够被正确分类。
应用分类问题，如图像识别、文本分类等。
原理通过递归地选择最优特征进行划分，构建一棵树状结构，用于分类或回归。
应用分类、回归问题，如信用评分、医学诊断等。
原理将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
应用数据挖掘、图像压缩等。
原理通过计算数据点间的相似度，将数据逐层进行聚合或分裂，形成树状结构。
应用社交网络分析、生物信息学等。
人工智能第四章讲义PPT课件
第四章光的折射教学分析自贡六中赵忠源老教材新教材教材结构1、光的直线传播2、光的折射3、全反射4、光的色散1、光的折射定律2、学生实验：测定玻璃的折射率3、光的全反射内容安排定律得出直接得出定律，以及提到了折射定律的发展简史由实验探究得出折射定律例题的区别P8（例题）讲老教材例题变为“观察思考”；而出现新的p65关于光在玻璃中的折射的例题实验的区别直接讲解的学生实验给出器材引导学生自主设计实验，并给出了详细的步骤全反射临界角的给出没有给出介质的临界角表格给出介质的临界角表格色散的区别色散专门作为一节内容色散放在第二节的“发展空间”根据以上表格，可以看出老教材：先学几何光学，然后物理光学；分得很清楚。
而新教材对光的折射定律讲的更直接一些，学生吸收起来要更为的困难的一点，所以总的来说建议多使用多媒体教学和实验教学，让学生知道知识的获得不是只记住书上的概念、定义以及公式而必须经历一个从感知到认知的过程，从而从情感态度价值观上培养学生艰苦奋斗的精神。
一、光的折射教学要求1．通过实验了解光的折射现象。
经历光的折射定律的探究过程，理解折射定律。
2．理解介质折射率的定义、会用折射率公式进行有关计算。
（不要求知道相对折射率。
）3．会测定玻璃的折射率。
教学重点光的折射定律的探究过程和相对折射率的理解教学难点折射定律与光路可逆原理的结合学生疑点相对折射率的理解学生易错点折射率与物体密度的联系，错误认为密度大，折射率一定大。
重难点突破利用教材的“观察思考”引发学生对光的折射产生兴趣，再通过“实验探究”得出“表4-1-1”有关光折射的相关数据，那么重点对数据进行分析，得出入射角与反射角的正弦值得比值为一定值，从而解决。
教学资源1．教材中值得重视的题目：【p64例题】2．教材中的重要思想方法：逆向思维法二、实验教学教学要求通过实验进一步学习折射定律，并理解折射率。
教学重、难点在前一节例题的基础上，进行讨论交流，画出光线经过玻璃砖的光路图，明白用光路法测定折射率的原理，并设计实验方案为实验做准备。
人工智能本科习题
图8.22机械手堆积木规划问题
8-8指出你的过程结构空间求得的图8.23问题的路径，并叙述如何把你在上题中所得结论推广至包括旋转情况。
图8.23一个寻找路径问题
第一章绪论
1-1.什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
1-2.在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？
1-3.为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？
1-4.现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？
1-5.你认为应从哪些层次对认知行为进行研究？
1-6.人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？
3-16下列语句是一些几何定理，把这些语句表示为基于规则的几何证明系统的产生式规则：
(1)两个全等三角形的各对应角相等。
(2)两个全等三角形的各对应边相等。
(3)各对应边相等的三角形是全等三角形。
(4)等腰三角形的两底角相等。
第四章计算智能（1）：神经计算模糊计算
4-1计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支？
5-2试述遗传算法的基本原理，并说明遗传算法的求解步骤。
5-3如何利用遗传算法求解问题，试举例说明求解过程。
5-4用遗传算法求的最大值
5-5进化策略是如何描述的？
5-6简述进化编程的机理和基本过程，并以四状态机为例说明进化编程的表示。
5-7遗传算法、进化策略和进化编程的关系如何？有何区别？
5-8人工生命是否从1987年开始研究？为什么？
2-10试构造一个描述你的寝室或办公室的框架系统。
第三章搜索推理技术
3-1什么是图搜索过程?其中，重排OPEN表意味着什么，重排的原则是什么?
3-2试举例比较各种搜索方法的效率。
人工智能第4章 计算智能(1)
四.人工神经网络的特点
（1）并行分布处理, 神经网络具有高度的并行结构和并行 并行分布处理, 实现能力. 实现能力. 非线性映射, 神经网络具有固有的非线性特性, （2）非线性映射, 神经网络具有固有的非线性特性,这源于 其近似任意非线性映射（变换）能力。 其近似任意非线性映射（变换）能力。 通过训练进行学习, （3）通过训练进行学习,神经网络是通过所研究系统过去 的数据记录进行训练的。 的数据记录进行训练的。一个经过适当训练的神经网络具有 归纳全部数据的能力。 归纳全部数据的能力。 适应与集成,神经网络能够适应在线运行， （4）适应与集成,神经网络能够适应在线运行，并能同时 进行定量和定性操作. 进行定量和定性操作. 硬件实现, （5）硬件实现,神经网络不仅能够通过软件而且可借助软 件实现并行处理. 件实现并行处理.
7.学习法则 7.学习法则
神经网络的运行包括两个阶段： 神经网络的运行包括两个阶段： 向神经网络提供一系列输入－ 1 . 训练或学习阶段 向神经网络提供一系列输入 － 输出数 据组,通过数值计算方法和参数优化技术, 据组 , 通过数值计算方法和参数优化技术 , 使节点连接的权值 不断调整,直到从给定的输入能产生所期望的输出. 不断调整,直到从给定的输入能产生所期望的输出. 预测（ 应用） 以训练好的网络, 2 2 . 预测 （ 应用 ） 阶段 以训练好的网络 , 对未知的样本进行 预测 人工神经网络的主要学习算法 .有师学习 .无师学习 .强化学习
4.2 人工神经网络的进展
一.人工神经网络是对人脑结构的模拟
人工神经网络诞生於1943年 人工神经网络诞生於1943年,试图通过对人脑结构模拟实现 新的计算方法. 新的计算方法.由于直到现在我们对大脑的结构和工作机理并 不非常清楚,所以它并不是真正的神经网络模型, 不非常清楚,所以它并不是真正的神经网络模型,但并不妨碍它 成为一种有效的计算工具.以下是它模拟的对象:(神经元模型 神经元模型) 成为一种有效的计算工具.以下是它模拟的对象:(神经元模型)
《计算智能》PPT课件
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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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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。
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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。
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 第4章 计算智能2PPT课件
(3) 变异算子(Mutation): 变异算子将个体基因链的某位按概率Pm 进行变异，对二值基因链(0,1编码)来说即是取反。
2020/7/27
群体(Population)和群体大小(Population Size) 个体的集合称为群体（种群），串是群体的元素。 在群体中个体的数量称为群体的大小。
基因(Gene) 基因是串中的元素。例如有一个串S＝1011，则其中的1，0， 1，1这4个元素分别称为基因。
基因位置(Gene Position) 一个基因在串中的位置称为基因位置，有时也简称基因位。 基因位置由串的左向右计算，例如在串S＝1101中，0的基因 位置是3。
2020/7/27
《人工智能》
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（3）控制参数(control parameters) 在GA算法中,需适当确定某些参数的值以提高选优的效果。这些
参数包含： 字符串所含字符的个数,即串长。这一长度为常数, 记为L。 每一代群体的大小, 也称群体的容量,记为n。 交换率(crossover rate),即施行交换算子的概率,记为Pc。 突变率(mutation rate),即施行突变算子的概率,记为Pm。 系统参数对算法的收敛速度及结果有很大的影响，应视具体问题 选取不同的值。
第4章 计算智能(2)
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第一部分
整体概述
THE FIRST PART OF THE OVERALL OVERVIEW, PLEASE SUMMARIZE THE CONTENT
2
本章主要内容：
▪ 4.1 神经计算 ▪ 4.2 模糊计算(cut) ▪ 4.3 粗糙集理论(cut) ▪ 4.4 进化计算 ▪ 4.5 粒子群优化(cut) ▪ 4.6 蚁群算法
人工智能AI4章计算智能35304
其中，由所有连接权值wij构成的连接权值矩阵W为：
w11
W
w21
wn1
w12 w1m w22 w2m
wn2 wnm
在实际应用中，该矩阵是通过大量的训练示例学习而形成的。
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1. 前馈网络
多层前馈网络(3/3)
多层前馈网络是指那种除拥有输入、输出层外，还至少含有一个、或更多 个隐含层的前馈网络。
在该图中，底层是计算智能（CI），它通过数值计算来实现，其基础是 CNN；中间层是人工智能（AI），它通过人造的符号系统实现，其基础是 ANN；顶层是生物智能（BI），它通过生物神经系统来实现，其基础是BNN。
按照贝慈德克的观点，CNN是指按生物激励模型构造的NN，ANN是指 CNN+知识，BNN是指人脑，即ANN包含了CNN，BNN又包含了ANN。对智 能也一样，贝慈德克认为AI包含了CI，BI又包含了AI，即计算智能是人工智 能的一个子集。
神经微管 线粒体 存储颗粒
突触小泡
突触前膜 突触间隙 突触后膜
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4.2.1 神经计算基础
生物神经系统是人工神经网络的基础。人工神经网络是对人脑神经 系统的简化、抽象和模拟，具有人脑功能的许多基本特征。
1. 生物神经系统简介 2. 人工神经网络简介
(1) 人工神经元的结构 (2) 常用的人工神经元模型 (3) 人工神经网络及其分类
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用指数、对数或双曲正切等S型函数表示。它反映的
是神经元的饱和特性.
σ 0
子阈累积型(Subthreshold Summation)
f(θ)
也是一个非线性函数，当产生的激活值超过T值时， 该神经元被激活产生个反响。在线性范围内，系统
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人工智能习题参考答案
• 神经网络主要通过指导式（有师）学习算法和非指导式（无师）学习 算法。此外，还存在第三种学习算法，即强化学习算法；可把它看做 有师学习的一种特例。 • （１）有师学习 • 有师学习算法能够根据期望的和实际的网络输出（对应于给定输入） 间的差来调整神经元间连接的强度或权。因此，有师学习需要有个老 师或导师来提供期望或目标输出信号。有师学习算法的例子包括 Delta规则、广义Delta规则或反向传播算法以及ＬＶＱ算法等。 • （２）无师学习 • 无师学习算法不需要知道期望输出。在训练过程中，只要向神经网络 提供输入模式，神经网络就能够自动地适应连接权，以便按相似特征 把输入模式分组聚集。无师学习算法的例子包括Kohonen算法和 Carpenter-Grossberg自适应谐振理论（ＡＲＴ)等。 • （３）强化学习 • 强化（增强）学习是有师学习的特例。它不需要老师给出目标输出。 强化学习算法采用一个“评论员”来评价与给定输入相对应的神经网 络输出的优度（质量因数）。强化学习算法的一个例子是遗传算法 （GA）。
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• 6-2专家系统由哪些部分构成?各部分的作用为何? • 答： •
• 5-7遗传算法、进化策略和进化编程的关系如何？有何区别？ • 遗传算法是一种基于空间搜索的算法，它通过自然选择、遗传、变异 等操作以及达尔文适者生存的理论，模拟自然进化过程来寻找所求问 题的解答。 • 进化策略(Evolution Strategies，ES)是一类模仿自然进化原理以求 解参数优化问题的算法。 • 进化编程根据正确预测的符号数来度量适应值。通过变异，为父代群 体中的每个机器状态产生一个子代。父代和子代中最好的部分被选择 生存下来。 • 进化计算的三种算法即遗传算法、进化策略和进化编程都是模拟生物 界自然进化过程而建立的鲁棒性计算机算法。在统一框架下对三种算 法进行比较，可以发现它们有许多相似之处，同时也存在较大的差别。 • 进化策略和进化编程都把变异作为主要搜索算子，而在标准的遗传算 法中，变异只处于次要位置。交叉在遗传算法中起着重要作用，而在 进化编程中却被完全省去，在进化策略中与自适应结合使用，起了很 重要的作用。 • 标准遗传算法和进化编程都强调随机选择机制的重要性，而从进化策 略的角度看，选择（复制）是完全确定的。进化策略和进化编程确定 地把某些个体排除在被选择（复制）之外，而标准遗传算法一般都对 每个个体指定一个非零的选择概率。
人工智能课程教学大纲
《人工智能》课程教学大纲课程代码：H0404X课程名称：人工智能适用专业：计算机科学与技术专业及有关专业课程性质：本科生专业基础课（学位课）主讲教师：中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所蔡自兴教授总学时：40学时（课堂讲授36学时，实验教学4学时）课程学分：2学分预修课程：离散数学，数据结构一. 教学目的和要求：通过本课程学习，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。
人工智能涉及自主智能系统的设计和分析，与软件系统、物理机器、传感器和驱动器有关，常以机器人或自主飞行器作为例子加以介绍。
一个智能系统必须感知它的环境，与其它Agent和人类交互作用，并作用于环境，以完成指定的任务。
人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。
这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。
此外，人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决甚至无法解决的问题。
这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。
通过学习，学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。
二. 课程内容简介人工智能的主要讲授内容如下：1.叙述人工智能和智能系统的概况，列举出人工智能的研究与应用领域。
2.研究传统人工智能的知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、问题归约法谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。
3.讨论高级知识推理，涉及非单调推理、时序推理、和各种不确定推理方法。
4.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述计算智能的基本知识，包含神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命诸内容。
人工智能PDF第四章(1)
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U与V可以是相同的论域，此时，称R为U上的模糊关系。
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模糊关系的合成
模糊集的笛卡尔乘积
模糊集A和B的 笛卡尔乘积为： 笛卡尔乘积为：
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模糊关系的合成
设 R1 与 R2 分别是 U×V 及 V×W 上的两个模糊 的合成是指从U到W的一个模 关系， 关系，则R1与R2的合成是指从 糊关系， 糊关系，记为： 记为：R1°R2 其隶属函数为
模糊推理
模糊语言值是指表示大小、长短、多少等程度的一 些词汇。如：极大、很大、相当大、比较大。模糊 语言值同样可用模糊集描述。 模糊数：如果实数域R上的模糊集A的隶属函数μ μA(u) (u) 在R上连续且具有如下性质，则A为一模糊数： （1）A是正规模糊集，即存在u属于R，使得 μA(u)=1 (u)=1。 （2）A是凸模糊集，即对于任意实数x，a<x<b,有 μA(x) (x)>=min{μA(a) (a), μA(b) (b)}。 直观上看，模糊数的隶属函数的图形是单峰的，在 在峰顶时隶属度达到1。
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2 普通集合上的“关系”
例3、设U={ 红桃， 红桃，方块， 方块，黑桃， 黑桃，梅花 } V={ A，1，2，3，4，5，6，7，8，9， 10，J, Q, K } 求 U× V 解： U×V ＝ { ( 红桃 ， A) ，（红 ，（ 红 桃 , 2 ）， …… ， （梅花, K） }，共52个元素。 个元素。
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模糊匹配与冲突消解
在模糊推理中，知识的前提条件中的A与证据中的A’不一定 完全相同，因此首先必须考虑匹配问题。例如： IF x is 小 THEN y is 大 (0.6) x is 较小 两个模糊集或模糊概念的相似程度称为匹配度。常用的计 匹配度的方法主要有贴近度 贴近度、 算匹配度 匹配度 贴近度、语义距离及 语义距离及相似度等。 相似度 1. 贴近度 设A与B分别是论域U={u1,u2,…,un}上的两个模糊集，则它们 的贴近度定义为： (A,B)= [A·B+(1-A⊙B)] /2 其中 A• B =∨(µ A(ui ) ∧ µB (ui )) 内积 U A⊙ B =∧(µ A(ui ) ∨ µB (ui )) 外积 U
人工智能及其应用蔡自兴第四版-PPT文档资料
4.2 神经计算 4.2.1 人工神经网络研究的进展
1943年麦卡洛克和皮茨提出神经网络模型 （称为MP模型）的概念。 20世纪60年代威德罗和霍夫提出自适应线性 元件。 60年代末期至80年代中期，整个神经网络研 究处于低潮。 80年代后期以来，人工神经网络研究得到复 苏和发展，在模式识别、图象处理、自动控 制等领域得到广泛应用。
4.1 概述
计算智能与人工智能的 区别和关系
输入 复杂性 层次 人类知识 (＋)传感输入
知识 (＋)传感数据 计算 (＋)传感器
BNN
BPR
BI
B－生物的
复 杂 性
ANN
APR
AI
A－符号的
CNN
CPR
CI
C－数值的
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4.1 概述
上图由贝兹德克于 1994 年提出，表示 ABC与 神经网络（ NN ）、模式识别（ PR ）和智能 （I）之间的关系 A－Artificial，表示人工的（非生物的）； B－Biological， 表示物理的＋化学的＋（？）＝生物的； C－Computational，表示数学＋计算机 计算智能是一种智力方式的低层认知，它与 人工智能的区别只是认知层次从中层下降至 低层而已。中层系统含有知识（精品），低 层系统则没有。
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4.1 概述
定义 1 ：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； （4）误差率与人相近，
则该系统就是计算智能系统。 定义 2 ：当一个智能计算系统以非数值 方式加上知识（精品）值，即成为人工 智能系统。
J ( W ) W ( k ) y ( k ) hj j h W k hj
《人工智能》课程教学大纲
《人工智能》课程教学大纲《人工智能》课程教学大纲一、课程基本信息开课单位课程名称开课对象学时/学分先修课程课程简介：人工智能是计算机科学的重要分支，是研究如何利用计算机来模拟人脑所从事的感知、XXX人工智能课程类别课程编码开课学期个性拓展GT第4或6学期网络工程专业、计算机科学与技术专业36学时/2学分（理论课：28学时/1.5学分；实验课：8学时/0.5学分）离散数学、数据结构、程序设计推理、研究、思考、规划等人类智能活动，来解决需要用人类智能才能解决的问题，以延伸人们智能的科学。
该课程主要讲述人工智能的基本概念及原理、知识与知识表示、机器推理、搜索策略、神经网络、机器研究、遗传算法等方面内容。
二、课程教学目标《人工智能》是计算机科学与技术专业的一门专业拓展课，通过本课程的研究使本科生对人工智能的基本内容、基本原理和基本方法有一个比较初步的认识，掌握人工智能的基本概念、基本原理、知识的表示、推理机制和智能问题求解技术。
启发学生开发软件的思路，培养学生对相关的智能问题的分析能力，提高学生开发应用软件的能力和水平。
三、教学学时分配《人工智能》课程理论教学学时分派表章次第一章第二章第三章第四章第五章第六章首要内容人工智能概述智能程序设计言语图搜索技术基于谓词逻辑的机器推理呆板进修与专家系统智能计算与问题求解合计学时分配35464628教学方法或手段讲授法、多媒体讲授法、多媒体探究式、多媒体讲授法、多媒体概述法、多媒体开导式、多媒体《人工智能》课程实验内容设置与教学要求一览表实学尝试序项目号名称配1)了解PROLOG语言中常1) Prolog运转环境；量、变量的表示方法；实分支2)使用PROLOG举行事实验与循实库、规则库的编写；库、规则库的编写方法；环程3)分支程序设计；一序设4)循环程序设计；一计5)输入出程序设计。
5)掌握PROLOG输入输出程序设计；1）了解PROLOG中的谓词1)谓词asserta和递归实与表实处理验程序二设计4）掌握PROLOG表处理程4)综合应用程序设计。
《人工智能》-第四章 计算智能(1)
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概述
人工智能与神经网络
共同之处：研究怎样使用计算机来模仿人脑工作过程。
学习——实践——再学习——再实践 。 不同之处： 人工智能研究人脑的推理、学习、思考、规划等 思维活动，解决需人类专家才能处理的复杂问题。 神经网络企图阐明人脑结构及其功能，以及一些 相关学习、联想记忆的基本规则（联想、概括、 并行搜索、学习和灵活性）
中南大学 智能系统与智能软件研究所
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什么是计算智能
4.1 概述
人工神经网络（ANN）研究自1943 年就开始了，期
间几起几落，波浪式向前发展。而在20世纪80年代， 由于Hopfield网络的促进和反向传播网络（back－ propagation ,BP) 训练多层感知器来推广的。把神经网 络（NN）归类于人工智能（AI）可能不大合适，而 归类于计算智能（CI）更能说明问题实质。进化计算、 人工生命和模糊逻辑系统的某些课题，也都归类于计 算智能。 计算智能的定义最早由贝兹德克（Bezdek）1992年提 出的，他认为，计算智能取决于制造者 （manufacturers）提供的数值数据，不依赖于知识； 另一方面，人工智能应用知识精品（knowledge tidbits）。所以，他认为，人工神经网络应当称为计 算神经网络。
中南大学 智能系统与智能软件研究所
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4.2 神经计算
本节将介绍人工神经网络的由来、特性、 结构、模型和算法；然后讨论神经网络的 表示和推理。这些内容是神经网络的基础 知识。神经计算是以神经网络为基础的计 算。
中南大学 智能系统与智能软件研究所
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概述
什么叫人工神经网络 采用物理可实现的系统来模仿人脑神经细胞的结构 和功能的系统。 为什么要研究神经网络 用计算机代替人的脑力劳动。 计算机速度为纳秒级，人脑细胞反应时间是毫秒级。 而计算机不如人。 长期以来人类的梦想，机器既能超越人的计算能力， 又有类似于人的识别、分析、联想等能力。
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人工智能
主讲: 吴顺祥 教授 模式识别与智能系统研究所
第四章 计算智能(1)
神经计算 模糊计算
4.1 概述
信息科学与生命科学的相互交叉、相互
渗透和相互促进是现代科学技术发展的 一个显著特点。 计算智能涉及神经网络、模糊逻辑、进 化计算和人工生命等领域，它的研究和 发展正反映了当代科学技术多学科交叉 与集成的重要发展趋势。
中南大学 智能系统与智能软件研究所
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4.1 概述
计算智能与人工智能的区别和关系
输入 复杂性 输入
人类知识 (＋)传感输入
知识 (＋)传感数据
BNN
BPR
BI
B－生物的
复 杂 性
ANN
APR
AI
A－符号的
计算 (＋)传感器
CNN
CPR
CI
C－数值的
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ABC及其相关领域的定义
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什么是计算智能
4.1 概述
人工神经网络（ANN）研究自1943 年就开始了，期
间几起几落，波浪式向前发展。而在20世纪80年代， 由于Hopfield网络的促进和反向传播网络（back－ propagation ,BP) 训练多层感知器来推广的。把神经网 络（NN）归类于人工智能（AI）可能不大合适，而 归类于计算智能（CI）更能说明问题实质。进化计算、 人工生命和模糊逻辑系统的某些课题，也都归类于计 算智能。 计算智能的定义最早由贝兹德克（Bezdek）1992年提 出的，他认为，计算智能取决于制造者 （manufacturers）提供的数值数据，不依赖于知识； 另一方面，人工智能应用知识精品（knowledge tidbits）。所以，他认为，人工神经网络应当称为计 算神经网络。
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概述
例如： 人工智能专家系统是制造一个专家，几十年难以
培养的专家。 神经网络是制造一个婴儿，一个幼儿，一个可以 学习，不断完善，从一些自然知识中汲取智慧的 生命成长过程。 同样是模仿人脑，但所考虑的角度不同。成年人和 婴儿。学习过程不一样。一个是总结出常人都不懂 得规律；一个是没完没了向他出示、重复一样东西， 就象教一个小孩子说话。
中南大学 智能系统与智能软件研究所
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4.1 概述
Байду номын сангаас
由上图可见，计算智能是一种智力方式的低层认知，它
与人工智能的区别只是认知层次从中层下降至低层而已。 中层系统含有知识（精品），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。 当一个智能计算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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马科斯(Marks) 在1993年提到了计算智能和人工智能的
区别，而贝兹德克则关心模式识别（PR）与生物神经网 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。忽 视ANN与CNN的差别可能导致对模式识别中神经网络 模型的混淆、误解、误表示和误用。 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。 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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概述
人工智能与神经网络
共同之处：研究怎样使用计算机来模仿人脑工作过程。
学习——实践——再学习——再实践 。 不同之处： 人工智能研究人脑的推理、学习、思考、规划等 思维活动，解决需人类专家才能处理的复杂问题。 神经网络企图阐明人脑结构及其功能，以及一些 相关学习、联想记忆的基本规则（联想、概括、 并行搜索、学习和灵活性）
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下图4.1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。 它是由贝兹德克于1994年提出的。图中间 部分有9个节点，表示九个研究领域或学科。 图中，A，B，C三者对应三个不同的系统 复杂性级别，其复杂性自左向右及自底向 上逐步提高。而节点间的距离则衡量领域 间的差异。符号→表示“适当的子集”。
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4.2 神经计算
本节将介绍人工神经网络的由来、特性、 结构、模型和算法；然后讨论神经网络的 表示和推理。这些内容是神经网络的基础 知识。神经计算是以神经网络为基础的计 算。
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概述
什么叫人工神经网络 采用物理可实现的系统来模仿人脑神经细胞的结构 和功能的系统。 为什么要研究神经网络 用计算机代替人的脑力劳动。 计算机速度为纳秒级，人脑细胞反应时间是毫秒级。 而计算机不如人。 长期以来人类的梦想，机器既能超越人的计算能力， 又有类似于人的识别、分析、联想等能力。
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概述
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4.2.1 人工神经网络研究的进展
1960年威德罗和霍夫率先把神经网络用于
自动控制研究。 60年代末期至80年代中期，神经网络控制 与整个神经网络研究一样，处于低潮。 80年代后期以来，随着人工神经网络研究 的复苏和发展，对神经网络控制的研究也 十分活跃。这方面的研究进展主要在神经 网络自适应控制和模糊神经网络控制及其 在机器人控制中的应用上。
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4.2 神经计算
人工神经网络的特性
并行分布处理：神经网络具有高度的并行结构和并行实
现能力，因而具有较好的耐故障能力和较快的总体处理 能力。 非线性映射：其具有固有的非线性特性，这源于它近似 任意非线性映射(变换)能力。 通过训练进行学习：神经网络通过研究系统过去的数据 记录进行巡逻学习。 适应与集成：能适应在线运行，并可以同时进行定量和 定性操作。 硬件实现：其不仅可以通过软件而且还可以通过硬件实 现并行处理。