计算智能-神经网络

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计算智能主要算法概述

计算智能主要算法概述摘要：本文主要介绍计算智能中的几种算法：模糊计算、遗传算法、蚂蚁算法、微粒群优化算法（pso），详细描述了这几种算法的发展历史、研究内容及在本研究方向最近几年的应用。

关键字：计算智能模糊计算遗传算法蚂蚁算法 pso计算智能是在神经网络、模糊系统、进化计算三大智能算法分支发展相对成熟的基础上，通过各算法之间的有机融合而形成的新的科学算法，是智能理论和技术发展的一个新阶段，广泛应用于工程优化、模式识别、智能控制、网络智能自动化等领域[1]。

本文主要介绍模糊逻辑、遗传算法、蚂蚁算法、微粒群优化算法（pso）。

1 、模糊计算美国系统工程教授扎德于1965年发表的论文《fuzzy sets》首次提出模糊逻辑概念，并引入隶属度和隶属函数来刻画元素与模糊集合之间的关系，标志着模糊数学的诞生。

模糊计算将自然语言通过模糊计算转变为计算机能理解的数学语言，然后用计算机分析、解决问题。

在古典集合中，对于任意一个集合a，论域中的任何一个x，或者属于a，或者不属于a；而在模糊集合中，论域上的元素可以”部分地属于”集合a，并用隶属函数来表示元素属于集合的程度，它的值越大，表明元素属于集合的程度越高，反之，则表明元素属于集合的程度越低。

与经典逻辑中变元”非真即假”不同，模糊逻辑中变元的值可以是[0，1]区间上的任意实数。

要实现模糊计算还必须引入模糊语言及其算子，把含有模糊概念的语言称为模糊语言，模糊语言算子有语气算子、模糊化算子和判定化算子三类，语言算子用于对模糊集合进行修饰。

模糊逻辑是用if-then规则进行模糊逻辑推理，将输入的模糊集通过一定运算对应到特定输出模糊集，模糊推理的结论是通过将实施与规则进行合成运算后得到的。

模糊逻辑能够很好地处理生活中的模糊概念，具有很强的推理能力，在很多领域得以广泛应用研究，如工业控制、模式识别、故障诊断等领域。

但是大多数模糊系统都是利用已有的专家知识，缺乏学习能力，无法自动提取模糊规则和生成隶属度函数，需要与神经网络算法、遗传算法等学习能力强的算法融合来解决。

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。

人工智能神经网络

人工智能神经网络人工智能神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是一种模拟人脑神经网络的计算模型。

它由一些简单的单元（神经元）组成，每个神经元都接收一些输入，并生成相关的输出。

神经元之间通过一些连接（权重）相互作用，以完成某些任务。

神经元神经元是神经网络中的基本单元，每个神经元都有多个输入和一个输出。

输入传递到神经元中，通过一些计算生成输出。

在人工神经网络中，神经元的模型是将所有输入加权求和，将权重乘以输入值并加上偏差值（bias），然后将结果带入激活函数中。

激活函数决定神经元的输出。

不同类型的神经元使用不同的激活函数，如Sigmond函数、ReLU函数等。

每个神经元的输出可以是其他神经元的输入，这些连接和权重形成了一个图，即神经网络。

神经网络神经网络是一种由多个神经元组成的计算模型。

它以输入作为网络的初始状态，将信息传递到网络的每个神经元中，并通过训练来调整连接和权重值，以产生期望的输出。

神经网络的目的是通过学习输入和输出之间的关系来预测新数据的输出。

神经网络的设计采用层次结构，它由不同数量、形式和顺序的神经元组成。

最简单的网络模型是单层感知器模型，它只有一个神经元层。

多层神经网络模型包括两种基本结构：前向传播神经网络和循环神经网络。

前向传播神经网络也称为一次性神经网络，通过将输入传递到一个或多个隐藏层，并生成输出。

循环神经网络采用时间序列的概念，它的输出不仅与当前的输入有关，还与以前的输入有关。

训练训练神经网络是调整其连接和权重值以达到期望输出的过程。

训练的目的是最小化训练误差，也称为损失函数。

训练误差是神经网络输出与期望输出之间的差异。

通过训练，可以将网络中的权重和偏置调整到最佳值，以最大程度地减小训练误差。

神经网络的训练过程通常有两种主要方法：1.前向传播: 在此方法中，神经网络的输入通过网络经过一种学习算法来逐步计算，调整每个神经元的权重和偏置，以尽可能地减小误差。

计算智能的理论和应用研究

计算智能的理论和应用研究计算智能是一种模仿人类智能的理论和方法，它可以帮助人们设计智能的软件和硬件，实现自主决策、学习和优化等功能。

计算智能涵盖了神经网络、遗传算法、模糊推理、人工免疫系统等多种技术方案，已被应用于机器人、智能家居、自动驾驶、金融风险控制等各个领域。

回顾计算智能发展史，最早的计算智能应该是人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN），它们是通过模拟大脑神经元之间的相互作用，利用大量训练数据，自动发现特征和规律，并预测未来的结果。

神经网络在语音识别、图像识别、自然语言处理、智能控制等方面都有广泛的应用，但是它们也存在计算量大、训练时间长、解释性差等缺点。

为了克服神经网络的缺点，遗传算法（Genetic Algorithm，GA）应运而生。

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传原理的方法，通过不断的进化和选择，逐步优化解决问题。

遗传算法被广泛应用于优化问题、组合优化、机器学习等领域，例如在金融风险控制、交通优化、物流配送中都有较好的效果。

除了神经网络和遗传算法，模糊推理也是计算智能的一种重要技术。

模糊推理是将不确定性、模糊性引入逻辑推理中，通过模糊化和反模糊化的过程，将模糊的输入转换为模糊的输出。

模糊推理在智能控制、模式识别、人机交互等方面都有广泛的应用，例如在电子游戏AI、灯光控制、空调控制等场景中，都可使用模糊推理技术。

最近几年，人工免疫系统也成为计算智能的一大热点。

人工免疫系统是对生物免疫系统的模仿，在人工智能领域中利用进化过程和自组织机制进行问题求解、模式识别、数据挖掘和优化等任务。

人工免疫系统已被应用于信号识别、数据预处理、智能监控等领域，例如在指纹识别、图像处理、异常检测、智能设备等中，都有不错的表现。

随着技术的不断发展，计算智能的应用领域也在不断扩大。

例如，在机器人领域中，计算智能可以帮助机器人实现自主定位、路径规划、环境感知等功能，实现人机共存、协作和互补；在金融领域中，计算智能可以帮助银行实现风险控制、信用评估、欺诈检测等任务，提升用户体验和安全性；在智能家居领域中，计算智能可以通过语音、视觉交互，实现智能化家庭设备的控制和管理。

人工智能中的神经网络原理

人工智能中的神经网络原理近年来，人工智能技术的快速发展已经为各行各业带来了极大的变革和发展机遇，而神经网络以其独特的优势而成为了人工智能中最为重要的一种技术手段。

那么，什么是神经网络？它在人工智能技术中又具有哪些应用？我们今天就来详细探讨一下神经网络的相关原理。

一、神经网络原理神经网络是一种信息处理系统，它模拟人脑的神经网络系统，并通过不断的学习与调整来优化其处理能力。

神经网络主要分为三个部分：输入层、中间层和输出层。

其中，输入层主要负责接收输入的信息，中间层则根据输入信息进行处理和计算，并将信息传递到下一层，而输出层则输出最终结果。

在神经网络的计算过程中，每个节点都有一个数学模型，即神经元。

神经元通过计算来处理输入信息，并把计算结果交给下一层神经元进行处理。

神经元的计算模型最基础的形式是线性模型和非线性模型，其中非线性模型最为常见和有效。

二、神经网络的学习和训练神经网络的优势在于其可以不断地从数据中学习和优化自己的处理能力，而这就需要神经网络不断地进行训练和调整。

神经网络的训练主要通过反向传播算法进行实现，即将网络计算结果与实际结果进行比对，计算误差并向反方向对网络进行调整，以最小化误差并优化网络性能。

三、神经网络在人工智能中的应用神经网络在人工智能中有着极为广泛的应用领域。

其中最为常见的应用就是图像和语音识别。

在图像识别方面，神经网络通过对大量图像进行训练，从而能够对新的图像进行较为准确的识别和分类。

在语音识别方面，神经网络同样是非常有效的技术手段，它能够根据语音信号进行分析和处理，从而实现较高的音频识别率。

此外，神经网络还可以用于自然语言处理、推荐系统、机器翻译、医学诊断等许多领域的应用中。

随着技术的不断发展与突破，神经网络在人工智能中的应用前景还将日益广阔。

总结：通过上面的简单介绍，我们可以看到神经网络在人工智能中的重要性和优越性。

神经网络的应用范围已经广泛涵盖了许多领域，尤其在图像和语音识别方面得到了广泛应用和高度认可。

智能计算几种经典算法解析

智能计算几种经典算法解析智能计算是一种模仿人类智能的计算机技术，其中包括很多经典算法。

这些算法是基于人类的思维模式和问题解决方法的抽象和模拟。

本文将介绍几种常见的智能计算经典算法，包括遗传算法、粒子群算法和人工神经网络。

遗传算法是一种模拟进化过程的算法。

它基于达尔文的进化理论，通过模拟自然选择和遗传机制来寻找优化问题的最优解。

遗传算法的基本思想是通过保留和修改种群中优良个体的基因表达来解空间。

算法首先初始化一个随机的种群，然后通过选择、交叉和突变等操作来生成新的个体。

选择操作根据个体适应度确定个体的生存概率，交叉操作通过基因的交换和重组来产生新的个体，而突变操作则是对个体基因进行随机变异。

通过不断迭代这些操作，遗传算法能够逐渐找到最优解。

粒子群算法是一种模拟鸟群或鱼群行为的优化算法。

算法基于每个个体的位置和速度进行，并以群体的合作和信息共享来寻找最优解。

粒子群算法的基本思想是通过迭代更新每个个体的速度和位置，使其朝着最优解的方向上演变。

算法开始时，每个个体的随机位置和速度被初始化，然后每个个体根据自己的经验和群体的协作信息来更新自己的速度和位置。

个体的速度受到自身历史最优位置和群体历史最优位置的吸引力的影响，所以个体会受到个体探索和群体探索的双重影响。

通过迭代调整个体的位置和速度，粒子群算法能够逐渐找到最优解。

人工神经网络是一种通过模拟神经元间的连接和传递信息来进行计算的算法。

神经网络由多层神经元组成，每个神经元接收上一层神经元传递过来的信息，并通过激活函数进行处理和传递给下一层神经元。

神经网络的基本思想是通过调整神经元之间的连接和激活函数的参数来拟合和预测输入和输出之间的关系。

神经网络的训练过程是通过无监督或有监督学习的方式进行的。

无监督学习是通过调整连接权重来使网络能够自动发现数据中的模式和规律，而有监督学习则是通过比较实际输出和期望输出之间的差距来调整连接权重。

通过反复调整连接权重和激活函数的参数，人工神经网络能够逐渐提高预测准确性。

神经网络在人工智能中的应用

神经网络在人工智能中的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要分支，旨在使计算机能够模拟和执行人类智能活动。

神经网络（Neural Network）作为人工智能的核心技术之一，通过模拟人脑神经元之间的连接和信息传递方式，实现了对复杂问题的学习和处理能力。

本文将探讨神经网络在人工智能中的应用，并分析其在不同领域中的优势和挑战。

神经网络的基本原理神经网络是由大量相互连接的人工神经元构成的计算模型。

每个神经元接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数对这些输入进行加权求和，然后将结果传递给下一层神经元。

通过多层次的连接和反馈机制，神经网络可以从输入数据中提取特征，并根据这些特征进行分类、预测或决策。

图像识别与处理图像识别是人工智能领域中一个重要的研究方向，而神经网络在图像识别与处理方面具有显著优势。

通过训练大量的图像数据，神经网络可以学习到图像中的特征，并能够准确地识别出物体、人脸、文字等。

例如，深度学习模型中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）在图像分类、目标检测和图像生成等任务中取得了重大突破。

自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中另一个重要的研究方向，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。

神经网络在自然语言处理中的应用也取得了显著进展。

通过训练大量的文本数据，神经网络可以学习到语言的语法规则和语义信息，并能够进行文本分类、情感分析、机器翻译等任务。

例如，循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）在机器翻译和语音识别等任务中取得了重要成果。

数据挖掘与预测数据挖掘是从大量数据中发现有价值的信息和模式的过程，而神经网络在数据挖掘与预测方面具有很强的能力。

通过训练大量的数据样本，神经网络可以学习到数据之间的关联性和规律，并能够进行数据分类、回归分析、异常检测等任务。

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。

什么是神经网络

什么是神经网络神经网络是当今人工智能技术中最常见的模式，它引发了各种科学革命，无论是工程学还是商业，它在不同行业和应用中发挥着越来越大的作用。

本文将介绍神经网络在解决各种问题方面的神奇力量。

1. 什么是神经网络神经网络是一种仿照人脑的“机器学习”算法。

它是一种可以从大量示例分析和学习的计算机算法，具有自适应性，可大规模搜索。

神经网络的算法就像人类的记忆技能，可以自行学习数据并扩展知识，从而解决一些非常困难的问题，因此也被称为“深度学习”算法。

2. 神经网络如何工作神经网络通过网络层积的多层神经元结构，可以从大量输入数据中特征提取、预测和学习，这些神经元结构在建立连接的基础上，可以识别复杂的模式，从而整合起输入到输出之间的映射。

在学习过程中，神经网络根据示例数据调整其参数，在训练完毕后输入到测试集中，根据其表现度量精度，从而让人工智能系统能够有效地满足需求。

3. 神经网络的应用（1）计算机视觉：神经网络在人工智能方面应用最为广泛的是计算机视觉，它可以被用于图像识别、物体检测、图像检索等。

（2）自然语言处理：神经网络还可以用于自然语言处理，用于文本分类、问答机器人、聊天机器人等。

（3）机器学习：神经网络也是机器学习的最常见方法，可以用于大规模优化、行为预测和分类。

（4）语音识别：神经网络可以用于语音识别，可以对输入的音频信号进行分析，从而实现自动语音识别。

（5）机器人学：神经网络技术也被应用于机器人学，以控制机器人的动作和行为，可以实现在环境中自主行走。

4.结论通过以上介绍可以看出，神经网络具有极大的潜力，能够自动学习和发现规律，并能应用到各种不同的领域，迅速应对瞬息万变的人工智能环境。

1_4295071_神经网络在智能信息处理中的应用

第一章概述神经网络与智能信息技术处理是当今领衔世界信息技术处理潮流的一门边缘学科。

世界主要信息技术大国诸如日.美.德等均不遗余力里在研究这门技术。

各国都想通过研究和在这方面的研究的突破在21世纪的信息王国占领一席之地。

神经网络是一类新的计算模型，它是模仿人脑神经网络的结构和某些工作机制而建立的一种计算模型。

这种计算模型的特点是，利用大量的简单计算单元（即神经元）连成网络，来实现大规模并行计算。

神经网络的工作机理是通过学习，改变神经元之间的连接强度。

常用的神经计算模型有多层感知机、反传网络、自适应映射网络等。

最流行的神经网络学习算法是BP算法（Back-propagation algorithm）。

自1986年美国科学家莫克兰迪发表了"Parallel Distributed Processing"论著后，从事人工智能、计算机科学、信息科学的许多科学家对人工神经网络掀起了新的研究热潮。

1.1神经网络产生的背景人工神经网络（Artificial Neural Networks）理论是在怎样的科学背景下产生的呢？要回答这个问题，首先要明确什么是“智能”和“智能理论”？虽然到目前为止对“智能”还没有一个统一、确切的定义，但简单说来，智能是指人们认识客观事物并运用知识解决实际问题的能力。

它表现为运用知识认识新情况、解决新问题、学习新方法、预见新趋势、创造新思维的能力。

智能的高低反映在对客观事物认识的深刻、正确、全面的程度以及运用知识解决实际问题的速度和质量上。

有了对什么是“智能”的解释，就不难推而得知什么是“智能理论”。

简言之，“智能理论”包括两个基本问题：探索人类智能的奥秘（研究人类的认识过程）和运用—从硬件结构上模拟人脑的构成；功能主义——撇开人脑的具体结构，仅从输出输入关系上构造出与人脑功能相一致的人工智能系统。

功能主义成了传统人工智能理论的研究基础人工手段模仿人类的智能行为。

在对后一问题的研究上又有两种主导思想：结构主义—。

人工智能知识：人工智能与神经网络

人工智能知识：人工智能与神经网络人工智能是近年来飞速发展的一门技术，它已经在很多领域展示了强大的应用能力。

其中一项核心技术就是神经网络，它是人工智能进展的催化剂之一。

本文将从什么是人工智能开始，一步步讲解神经网络和人工智能之间的关系，以及神经网络在人工智能中的应用。

一、什么是人工智能人工智能，又称AI(Artificial Intelligence)，是指利用计算机模拟智能行为的一种技术。

人工智能技术的发展，主要是基于计算机硬件和软件环境的不断优化，让计算机能够处理更多的数据，并尽可能准确地分析出数据的规律，从而达到智能化的结果。

人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能两种，弱人工智能是指模仿人类某一行为的人工智能技术，例如语音识别、图像识别等。

而强人工智能则是指能够超越人类智能的人工智能，这种技术目前还没有实现。

二、神经网络是什么神经网络是一种模仿生物神经网络并以此为基础设计的一种人工智能算法。

它是由大量的人工神经元相互连接而成，这些人工神经元包含可调整的权重，通过传递信号和权重进行计算和处理。

这些人工神经元的模型与生物神经元模型有所不同，主要是通过激活函数来完成人工神经元的各种计算。

因此，神经网络被认为是一种模拟人脑的计算模型。

神经网络的训练过程是基于样本的机器学习方法，即通过大量的样本数据来进行优化和训练，最终让神经网络的判别模型更为准确和智能。

神经网络可以实现众多任务，例如分类、回归、聚类等。

三、神经网络与人工智能之间的关系神经网络是人工智能的重要组成部分，利用神经网络可以有效地实现从海量数据中提取出有用信息，并进行智能化分析和判别。

神经网络能够进行自动化处理，通过大数据学习，最终让机器变得更加智能，不断适应复杂的环境和问题。

与传统的人工智能技术相比，神经网络具有以下几个优点：1.可以通过大数据深度学习，自动化地提取出数据中的有用信息2.可以实现复杂的非线性问题的解决3.可以在很大程度上提高人工智能算法的准确性和速度由此可见，神经网络在人工智能领域扮演着非常重要的角色。

计算智能与智能系统课程实验2：神经网络数值实验

《计算智能与智能系统》课程实验实验题目：神经网络数值实验实验一、利用感知器进行分类输入代码：%画输入向量的图像P = [-0.5 -0.5 +0.3 -0.1 -4; -0.5 +0.5 -0.5 +1.0 5];T = [1 1 0 0 1];plotpv(P,T); % plotpv函数利用感知器的输入向量和目标向量来画输入向量的图像%建立神经网络net = newp([-40 1;-1 50],1);hold on%添加神经元的初始化值到分类图linehandle = plotpc(net.IW{1},net.b{1}); % plotpc函数用来画分类线%训练神经网络E = 1; % E为误差net.adaptParam.passes = 3; % 决定在训练过程中重复次数while (sse(E)) % sse函数是用来判定误差E的函数[net,Y,E] = adapt(net,P,T); % 利用输入样本调节神经网netlinehandle = plotpc(net.IW{1},net.b{1},linehandle);% 画出调整以后的分类线drawnow; % 延迟一段时间end%模拟simp = [0.7; 1.2];a = sim(net,p);% 利用模拟函数sim计算出新输入p的神经网络的输出plotpv(p,a);circle = findobj(gca,'type', 'line');set(circle,'Color','red');hold on;plotpv(P,T);plotpc(net.IW{1},net.b{1});hold off;axis([-2 2 -2 2]);输出：实验二、BP神经网络（1）输入代码：%画出非线性函数图像k = 1;p = [-1:.05:1];t = sin(k*pi*p);plot(p,t,'-')title('要逼近的非线性函数');xlabel('时间');ylabel('非线性函数');%未训练网络输出n = 10;net = newff(minmax(p), [n,1], {'tansig''purelin'}, 'trainlm'); % 对于该初始网络，可以应用sim()函数观察网络输出y1 = sim(net,p);% 同时绘制网络输出曲线，并与原函数相比较figure;plot(p,t,'-',p,y1,'--')title('未训练网络的输出结果');xlabel('时间');ylabel('仿真输出－－原函数－');%进行网络训练net.trainParam.epochs = 50;net.trainParam.goal = 0.01;net = train(net,p,t);%进行网络测试y2 = sim(net,p);figure;plot(p,t,'-',p,y1,'--',p,y2,'-.')title('训练后网络的输出结果');xlabel('时间');ylabel('仿真输出');输出：结果分析：从上图可知，没有经过训练的网络，其输出结果模拟效果比较差，经过训练的BP神经网络的模拟效果较好。

计算智能概述

5.1 概述
❖ 5.1.1 什么是计算智能 ❖ 5.1.2 计算智能的产生与发展 ❖ 5.1.3 计算智能与人工智能的关系
1
5.1.1 什么是计算智能
❖ 计算智能（Computational Intelligence，CI）目前还没有一个统一的的定义，使用较多的是美国科学家贝慈德克（J.C.Bezdek）从计算智能系统角度所给出的定义:
8
5.2.1 神经计算基础
1. 生物神经系统简介
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。
为方便对神经网络的进一步讨论，下面先介绍： (1) 生物神经元的结构 (2) 生物神经元的功能 (3) 人脑神经系统的联结机制
9
(1) 生物神经元的结构
6
❖ 第二种观点是大多数学者所持有的观点，其代表人物是艾伯哈特（R.C.Eberhart）。他们认为：虽然人工智能与计算智能之间有重合，但计算智能是一个全新的学科领域，无论是生物智能还是机器智能，计算智能都是其最核心的部分，而人工智能则是外层。
❖ 事实上，CI和传统的AI只是智能的两个不同层次，各自都有自身的优势和局限性，相互之间只应该互补，而不能取代。
❖ 目前，计算智能的发展得到了国内外众多的学术组织和研究机构的高度重视，并已成为智能科学技术一个重要的研究领域。 4
5.1.3 计算智能与人工智能的关系
❖ 目前，对计算智能与人工智能的关系有2种不同观点，一种点认为计算智能是人工智能的一个子集，另一种观点认为计算智能和人工智
能是不同的范畴。
❖ 第一种观点的代表人物是贝慈德克。他把智能（Intelligence，I）和神经网络（Neural Network，NN）都分为计算的（Computational，C）、人工的（Artificial，A）和生物的（Biological,B）3个层次，并以模式识别（PR）为例，给出了下图所示的智能的层次结构。

地理信息智能化处理_神经计算与空间信息处理

神经网络不仅能够通过软件而且可以借助硬件实现并行处理。近年来，一些超大规模集成电路实现硬件已经问世，而且可以从市场上购买到。这使得神经网络成为具有快速和大规模处理能力的网络。
近些年来神经网络在众多领域得到了广泛的运用。 – 在民用应用领域的应用，如语言识别、图像识别与理解、计算机视觉、智能机器人故障检测、实时语言翻译、企业管理、市场分析、决策优化、物资调运、自适应控制、专家系统、智能接口、神经生理学、心理学和认知科学研究等； – 在军用应用领域的应用，如雷达、声纳的多目标识别与跟踪，战场管理和决策支持系统，军用机器人控制各种情况、信息的快速采集、分类与查询，导弹的智能引导，保密通信，航天器的姿态控制等。
…
5.2 人工神经网络基础理论常用的激励函数有二值函数、S型函数、双曲正切函数等。
⎧1, x ≥ 0 f ( x) = ⎨ ⎩0, x < 0
1 f ( x) = ,0 < f ( x) < 1 − ax 1+ e
1 − e − ax ,−1 < f ( x) < 1 f ( x) = 1 + e −ax
5.3 反向传播BP网络
1986年，D.E.Rumelhart和J.LM cclelland提出的误差反向传播训练算法是一种迭代梯度算法，用于求解前馈网络的实际输出与期望输出间的最小均方差值。 BP网络是一种反向传递并能修正误差的多层映射网络。当参数适当时，此网络能够收敛到较小的均方差，是目前应用最广的网络之一。
5.1 计算智能
计算智能也有人称为软计算、智能计算。软计算主要是指对一个结构不清、未能精确表述的问题，利用所允许的不精确性和不确定性，求得其令人满意的合理解答，这种解决问题的途径可能更加符合人的实际推理能力，扎德(Zadeh)把它称为软计算。具体地说，软计算是指： – 所考虑的问题是结构不清、未能精确表述的问题； – 要求的解是令人满意解或和理想解； – 要利用所允许的不精确性和不确定性，使问题的求解代价较少地达到实用的目的。

类脑智能计算的原理与应用研究

类脑智能计算的原理与应用研究类脑智能计算是一种仿生计算的方法，将人脑的信息处理机制及其特点应用于计算机中，实现类似人脑的智能行为和认知能力。

本文将对类脑智能计算的原理、应用和未来发展进行综合的研究和探讨。

一、类脑智能计算的原理1.1 神经元模型类脑智能计算的基础是神经元模型的建立。

神经元是人脑中最基本的信息处理单元，其模型可以通过数学方法进行描述。

神经元接受输入信号，并通过神经元之间的连接将这些信号进行处理并传递给下一层神经元。

类脑智能计算通过模拟神经元模型，实现信息的传递和处理。

1.2 神经网络神经网络是由大量神经元组成的，可以实现类脑智能计算的计算模型。

神经网络模拟了人脑中神经元之间的连接和信息传递方式，具有分布式、并行、自适应等特点。

神经网络可以进行学习和自适应调整，通过调整连接权重和结构，使得网络能够适应不同的输入和任务。

1.3 神经网络的训练算法神经网络的训练算法是类脑智能计算中的重要一环，主要包括反向传播算法、遗传算法、蚁群算法等。

这些算法通过调整网络的参数，使得网络能够适应不同的输入和任务，实现类脑智能计算的功能。

二、类脑智能计算的应用2.1 模式识别类脑智能计算在模式识别领域具有广泛的应用。

利用神经网络模型，可以对图像、语音、文字等数据进行处理和分析，从而实现目标物体的识别和分类。

此外，类脑智能计算还可以用于异常检测、信号处理等领域。

2.2 数据挖掘类脑智能计算在数据挖掘领域也有很好的应用。

通过挖掘海量的数据，发现其中的潜在规律和价值，用于决策和预测。

神经网络模型可以有效地对大规模的数据进行分析和处理，识别出数据中隐藏的模式和趋势。

2.3 自动驾驶自动驾驶是一个具有挑战性的领域，类脑智能计算可以对其进行有效的应用。

通过将传感器的信息输入神经网络模型中，实现对车辆和环境的感知与识别，进而实现车辆的自动控制和导航。

类脑智能计算可以模拟人脑的感知和决策过程，提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。

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人工神经网络的基本构成
严格地说，人工神经网络是一种具有下列特性的有向图：
(1) 对于每个节点 i 存在一个状态变量Xi；
(2) 从节点 j 至节点 i ，存在一个连接权系数ωji； (3) 对于每个节点 i ，存在一个阈值θi； (4) 对于每个节点 i ，定义一个激活函数fi (xi,ωji,θi)， i≠j; 对于二元阈值模型，此函数取
人工神经网络的典型结构
• 信号能够从正向和反向流通。 • 输出层存在反馈回路，到输入层作为一个输入 • 有些神经元的输出被反馈至同层或前层神经元。 • Hopfield网络是反馈型网络中的一个代表性例子。
反馈型网络
人工神经网络的典型结构
• 信号能够从正向和反向流通。 • 所有神经元之间都有连接。多个神经元互连以组织一个全互联神经网络。 • 有些神经元的输出被反馈至同层或前层神经元。
神经网络的研究发展历史
萌芽时期（1940－1960）
1943年，美国心理学家McCulloch和数学家Pitts合作，提出了神经元的数学模型和网络的结构方法，即 M-P模型，这就是神经网络的概念。标志着神经网络时代的开始。 1957年，计算机科学家Rosenblatt用硬件完成了最早的神经网络模型，定义为感知器（Perceptron）用来模拟生物的感知和学习能力。把神经网络从纯理论推向了工程实践。
第 2 章
神经网络
要求理解神经网络的思想原理，掌握神经网络的典型结构和网络训练的学习算法，熟练掌握BP神经网络的结构原理和学习算法，并能熟悉神经网络的各种实际应用。
神经网络简介
神经网络（Neural Network）也叫人工神经网络，
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、线性处理的局限，是一种非线形动力系统，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能实现极其复杂的行为和功能。
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 2. 学会 86年4月，美国物理学会在Snowbirds召开了国际神经网络学术会议； 87年6月，IEEE在San Diego召开了国际神经网络学术会议，并成立了国际神经网络学会；
1986年， Rumelhart等人提出了反向传播算法，使 Hopfield网络模型和多层前馈型神经网络成
为应用最为广泛的模型。
全新的发展时期（1990年以后）
电子电路、脑科学、生物学、光学的进步为人
工神经网络的发展打下了基础。
理论不断深化，应用得到进一步推广
光学神经网络，混沌神经网络，模糊神经网络，进化神经网络等新模型出现。
即ω0j = -θj ， θj是节点 j 的阈值。
(3) 图中连接弧上标出的ω ij值是根据一组训练样本，通过某种学习算法(如BP算法)对网络进行训练得到的。这就是神经网络系统所进行的知识获取。 (4) 由全体ω ij 的值及各种症状、疾病、治疗方案名所构成的集合就形成了该疾病诊治系统的知识库。
学习规则—Hebb学习规则
• 神经网络的学习过程是发生在神经元之间的突触部位，突触的联结强度随着突触前后神经元的活动而变化，变化的量与两个神经元的活性之和成正比。 • Hebb学习规则是一个无监督学习规则，根据神经元连接之间的激活水平改变权重，当两个神经元同时处于激发状态时，他们之间的连接权重加强。
人工神经网络的特性：
(1)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。这一特性特别适于实时和动态处理。 (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。这一特性给处理非线性问题带来新的希望。
假设上图是根据症状、疾病及治疗方案间的因果关
系以及通过训练样本对网络的训练得到的神经网络。其中, x1, x2 ,…, x6 为症状; x7, x8 为疾病名； x9, x10, x11 为治疗方案；xa, xb, xc 是附加层，这是由于学习算法的需要而增加的。在此网络中, x1, x2 ,…, x6 是输入层;
人工神经网络的典型结构
最原始，最简单的神经网络结构。
在图中，xi为节点的输入(初始)值， yi为神经元模型处理后的输出值， i=1,2,…,n。单层感知器结构简单，能力有限，很少单独使用，一般作为其它网络模型的基本单元的典型结构
• 前馈型网络具有分层结构，从输入层至输出层的信号为单向传播； • 神经元从一层连接至下一层，不存在同层神经元之间的横向连接； • 每层神经元只接收前一层的传输来的信息；
神经网络的工作方式
2、工作期
经过训练的神经网络，可以把某一问题的若干知识在同一网络中用相应的权重和阈值等表示出来。 (1) 把未知数据从网络的输入层输入到各个节点。
(2) 利用激励函数逐层计算出网络中各神经元的输出。 (3) 直至计算出输出层的输出值为止，得到输出结果。
医疗诊断的实例。假设神经网络模型只有6种症状、2种疾病、3种治疗方案。对网络的训练样本是选择一批合适的病人并从病历中采集如下信息： (1) 症状：对每一症状只采集有、无及没有记录这三种信息。 (2) 疾病：对每一疾病也只采集有、无及没有记录这三种信息。 (3) 治疗方案：对每一治疗方案只采集是否采用这两种信息。其中，对“有”、“无”、“没有记录”分别用＋ 1,-1,0表示。这样对每一个病人就可以构成一个训练样本。
(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。一个经过适当训练的神经网络具有归纳全部数据的能力。因此，神经网络能够解决那些由数学模型或描述规则难以处理的问题。
(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。神经网络的强适应和信息融合能力使得它可以同时输入大量不同的控制信号，解决输入信息间的互补和冗余问题，并实现信息集成和融合处理。这些特性特别适于复杂、大规模和多变量系统。
x9, x10, x11是输出层；两者之间以疾病名作为中间层。
(1) 这是一个带有正负权值ωij 的前向网络，由ωij 可构成相应的学习矩阵。这个学习矩阵可用来表示相应的神经网络。
(2) 神经元取值为+1，0，-1，激励函数为一离散型的阈
值函数，计算公式为：
其中，Xj 表示节点 j 输入的加权和；xj 为节点 j 的输出。为计算方便，上式中增加了ω0jx0项, x0 的值为常数1, ω0j的值标在节点的圆圈中，它实际上是-θj，
(5)硬件实现。神经网络不仅能够通过软件而且可以借助硬件实现并行处理。近年来，一些超大规模集成电路实现硬件已经问世，而且可以从市场上购买到。这使得神经网络成为具有快速和大规模处理能力的网络。
神
经
元
的
结
构
神
经
元
的
结
构
本体：（细胞体、细胞核、细胞质），对输入信号进行处理，相当于CPU。树突：本体向外伸出的分支，多根，长1mm左右，本体的输入端，输入信号。轴突：本体向外伸出的最长的分支，即神经纤维，一根，长1cm—1m左右，通过轴突上的神经末梢将信号传给其它神经元，本体的输出端，输出信号。突触：各神经元之间轴突和树突之间的接口，即神经末梢与树突相接触的交界面，每个细胞体大约有103—104个突触。突触有兴奋型和抑制型两种。
前馈型网络
前馈型网络结构清晰，学习和调整方法较容易，处理问题的能力相对较强，目前应用较广泛。
人工神经网络的典型结构
• 具有分层结构，从外部看仍为前馈型单向传播类型； • 同层神经元之间存在的横向连接；
• 同层神经元之间的连接是为了激励和压抑的竞争需要
前馈内层互联网络
• 是自组织竞争网络的结构特征之一。
数，输出变换函数往往采用如下的0和1二值函数或S形函数。
1 f 0
x
i 1 n i 1
n
i i

x
i i
一种神经网络中最常用的S形函数由下式表示：
另外还有分段线性函数如下图（b）所示：
例题：已知
输入样本 (x1, x2, x3, x4 ,x5) =(1,0,1,1,0),
该神经元单元由多个输入xi, i=1,2,…,n 和一个输出 f 组成，n为输入信号的数目。
中间状态由输入信号的加权和表示，ωji为连接权系数 (对于激发状态，ωji取正值；对于抑制状态，ωji取负值)， θj为神经元单元的偏置(阈值)。
f 为神经元输出, f (.)为输出变换函数，有时叫做激活函
fi(ijxj i)
j
人工神经网络的分类
• 按照网络的结构分：前馈网络；反馈网络。 • 按照学习方式分：有教师指导的网络；无教师指导的网络。 • 按照网络的性能分：连续型与离散型网络；确定型与随机型网络。 • 按照连接突触的性质分：一阶线性关联网络；高阶非线性关联网络。
• 按照对生物神经系统的不同层次的抽象模拟，可分为：神经元层次模型，组合式模型，网络层次模型，神经系统层次模型，智能型模型。
全互联网络
(a)
指出属于那种网络结构
(b)
(c)
(d)
神经网络的工作方式
1、学习期对神经网络的训练过程，通过学习不断的调整和修正网络的参数，特别是权重。
(1) 有监督学习根据网络的实际输出与期望输出(给定输出) 之间的误差，来调整神经元之间的连接强度（权重）。因此，监督数据包括输入数据和输出数据两种。即需要提供期望或目标输出值。 (2) 无监督学习无监督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数据，网络能够根据输入数据的特征或规律，以及自身的功能自动调整权重。 (3) 再励（强化）学习如前所述，再励 (强化)学习不需要给出目标输出。采用一个“评论员”来评价神经网络输出的优度(质量因数)。