第16讲 智能计算原理.ppt
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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
[课件]智能计算理论PPT
![[课件]智能计算理论PPT](https://img.taocdn.com/s3/m/d0b8c3a5bceb19e8b8f6ba97.png)
符号主义认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑从19世 纪末起得以迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智 能行为。计算机出现后，又在计算机上实现了逻辑演绎 系统。其有代表性的成果为启发式程序逻辑理论家，证 明了38条数学定理，代表了可以应用计算机研究人的思 维形成，模拟人类智能活动。
陕西师范大学 计算机科学学院 9
陕西师范大学 计算机科学学院 14
2018/12/9
从符号主义到连接主义：行为主义
行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或 控制论学派(cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动 作型控制系统。 行为主义认为人工智能源于控制论。控制论思想早在20 世纪40~50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早 期的人工智能工作者。维纳(Wiener)和麦克洛克 (McCulloch)等人提出的控制论和自组织系统以及钱学 森等人提出的工程控制论和生物控制论，影响了许多领 域。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理 论、逻辑以及计算机联系起来。
陕西师范大学 计算机科学学院 10
2018/12/9
从符号主义到连结主义：符号主义
符号主义者，在1956年首先采用“人工智能”这个术语。 后来又发展了启发式算法->专家系统->知识工程理论与 技术，并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义曾长 期一枝独秀，为人工智能的发展作出重要贡献，尤其是 专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用 和实现理论联系实际具有特别重要的意义。在人工智能 的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流 派别。这个学派的代表人物有纽厄尔(Newell)、西蒙 (Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。
陕西师范大学 计算机科学学院 9
陕西师范大学 计算机科学学院 14
2018/12/9
从符号主义到连接主义：行为主义
行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或 控制论学派(cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动 作型控制系统。 行为主义认为人工智能源于控制论。控制论思想早在20 世纪40~50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早 期的人工智能工作者。维纳(Wiener)和麦克洛克 (McCulloch)等人提出的控制论和自组织系统以及钱学 森等人提出的工程控制论和生物控制论，影响了许多领 域。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理 论、逻辑以及计算机联系起来。
陕西师范大学 计算机科学学院 10
2018/12/9
从符号主义到连结主义：符号主义
符号主义者，在1956年首先采用“人工智能”这个术语。 后来又发展了启发式算法->专家系统->知识工程理论与 技术，并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义曾长 期一枝独秀，为人工智能的发展作出重要贡献，尤其是 专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用 和实现理论联系实际具有特别重要的意义。在人工智能 的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流 派别。这个学派的代表人物有纽厄尔(Newell)、西蒙 (Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。
《智能科学与计算》课件
《智能科学与计算》PPT 课件
智能科学与计算是研究智能领域的学科，涵盖了人工智能、机器学习、数据 挖掘等关键领域。
智能科学与计算的定义
技术前沿
研究创造具有智能能力的科学和技术方法。
模拟人类智能
致力于构建能够模拟人类智能的计算机系统和算 法。
跨学科
结合了计算机科学、数学、神经科学等学科的理 论和方法。
智能科学与计算的研究领域
1 机器学习
训练计算机通过经验提高性能，如监督学习 与无监督学习。
2 计算机视觉让计算机理解和解释觉信息，实现图像识 别与物体检测。
3 自然语言处理
研究计算机如何理解和处理人类自然语言， 实现语义分析与智能对话。
4 智能机器人
研发能够感知环境、学习和交互的人工智能 机器人。
智能科学与计算的应用领域
医疗
• 辅助诊断和手术规划 • 智能医疗设备和健康管理 • 药物发现和基因测序
交通
• 自动驾驶和智能交通 • 路径规划和优化 • 交通管理和预测
金融
• 风险评估和欺诈检测 • 量化投资和智能理财 • 信用评分和客户服务
智能科学与计算的挑战与机遇
挑战
技术发展速度快，应用场景复杂多样，面临算法设 计、数据安全和伦理问题。
应对复杂问题
通过计算机技术和算法来解决现实世界中的复杂 和困难问题。
智能科学与计算的发展历史
1
20世纪50年代
人工智能学科的诞生，开始探索机器如
20世纪80年代
2
何模拟人类智能。
机器学习和专家系统的兴起，开创了智
能科学与计算的新纪元。
3
21世纪以来
深度学习、大数据和云计算等技术的进 步，加速了智能科学与计算的发展。
智能科学与计算是研究智能领域的学科，涵盖了人工智能、机器学习、数据 挖掘等关键领域。
智能科学与计算的定义
技术前沿
研究创造具有智能能力的科学和技术方法。
模拟人类智能
致力于构建能够模拟人类智能的计算机系统和算 法。
跨学科
结合了计算机科学、数学、神经科学等学科的理 论和方法。
智能科学与计算的研究领域
1 机器学习
训练计算机通过经验提高性能，如监督学习 与无监督学习。
2 计算机视觉让计算机理解和解释觉信息，实现图像识 别与物体检测。
3 自然语言处理
研究计算机如何理解和处理人类自然语言， 实现语义分析与智能对话。
4 智能机器人
研发能够感知环境、学习和交互的人工智能 机器人。
智能科学与计算的应用领域
医疗
• 辅助诊断和手术规划 • 智能医疗设备和健康管理 • 药物发现和基因测序
交通
• 自动驾驶和智能交通 • 路径规划和优化 • 交通管理和预测
金融
• 风险评估和欺诈检测 • 量化投资和智能理财 • 信用评分和客户服务
智能科学与计算的挑战与机遇
挑战
技术发展速度快，应用场景复杂多样，面临算法设 计、数据安全和伦理问题。
应对复杂问题
通过计算机技术和算法来解决现实世界中的复杂 和困难问题。
智能科学与计算的发展历史
1
20世纪50年代
人工智能学科的诞生，开始探索机器如
20世纪80年代
2
何模拟人类智能。
机器学习和专家系统的兴起，开创了智
能科学与计算的新纪元。
3
21世纪以来
深度学习、大数据和云计算等技术的进 步，加速了智能科学与计算的发展。
《计算智能》课件
计算智能的挑战与
限制
分析了当前计算智能面临的主要 挑战和限制，如数据质量、算法 可解释性、隐私保护等。
展望
未来发展方向
探讨了计算智能未来的发展趋势和研究方向，如深度学习、强化学 习、迁移学习等。
与其他技术的融合
讨论了计算智能与物联网、云计算、边缘计算等技术的融合，以及 它们在智能制造、智慧城市等领域的应用前景。
应用领域
人工神经网络在模式识别、图像处理、语音识别、自然语言处理等领域 有广泛应用。
模糊逻辑
总结词
模糊逻辑是一种处理不确定性、不完全性和模糊性的逻辑方法，通过引入模糊集合和模糊推理规则，实现对模糊信息 的处理。
详细描述
模糊逻辑通过将经典集合论中的确定性边界扩展到模糊边界，允许元素同时属于多个集合，从而更准确地描述现实世 界中的模糊现象。模糊逻辑在控制系统、决策支持系统、专家系统等领域有广泛应用。
详细描述
推荐系统广泛应用于电子商务、在线视频、社交媒体等领域。通过分析用户的购买记录、浏览历史和 兴趣爱好等信息，推荐系统可以为用户推荐相关商品、视频或朋友，提高用户体验和满意度。
机器人控制
总结词
机器人控制技术利用计算智能实现对机器人的精确控制，使机器人能够完成复杂任务。
详细描述
机器人控制技术广泛应用于工业制造、医疗护理、航空航天等领域。在工业制造中，智 能机器人可以自动化地完成生产线上的任务，提高生产效率；在医疗护理中，机器人可 以帮助医生进行手术操作或为病人提供护理服务；在航空航天中，机器人可以协助宇航
法律法规制定
为规范人工智能的发展和应用，需要制定相应的法律法规，明确人工智能的合法地位和责任归属，为人工智能技 术的发展和应用提供法律保障。
05
计算智能绪论PPT课件
P类问 题
NP类问题 NP完全问题
NP难问题
14
1.3 计算智能方法
. Logo
❖ 代计表算，智又能称算为法仿是生人学工派智或人能生工的理智一学能个派分。支，是联结主义的典型
逻辑主义
又称为符号主义 (Symbolicism)、心理 学派(Psychlogism)或 计算机学派 (Computerism)，其原 理主要为物理符号系 统假设和有限理性原
P类问 题
NP类问题 NP完全问题
NP难问题
12
1.2.2 NP理论
. Logo
❖ NP完全问题（NP Complete Problem） 我们称一个判定问题D是NP完全问题，条件是： （1）D属于NP类； （2）NP中的任何问题都能够在多项式时间内转化为D。
P类问 题
NP类问题 NP完全问题
NP难问题
8
1.2.1 计算复杂性
. Logo
❖ 计算复杂性（Computational Complexity）描述 求解问题的难易程度或者算法的执行效率
❖ 对于算法的计算复杂性，我们一般很容易进行判断，例如 使用蛮力法去枚举旅行商问题或者0-1背包问题的算法， 就是具有指数计算复杂性的算法
❖ 对于某问题的计算复杂性进行判断却不是一件简单的事情
计算智能有关理论基础
数学基础 生物学基础 群体智能
•马尔可夫过程 •统计学习过程 •随机过程 •模式定理 •稳定性 •收敛性
•……
•优胜劣汰 •适者生存 •自然选择 •生物进化 •遗传规律 •人脑模拟 •生物觅食
•……
•个体认识 •群体智慧 •个体竞争 •群体协作
•……
20
1.3.2 计算智能的研究与发展
人工智能原理及其应用 ppt课件
知识的属性真假性与相对性不确定性矛盾性和相容性可表示性与可利用性第二章知识表示叙述性知识如问题当前状态和目标状态等过程性知识如引起状态改变的操作算子等控制性知识如从多个操作中选择最佳操作的知识等第二章知识表示叙述性知识过程性知识控制性知识例
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
人工智能原理及其应用
1. 1990年至今：又一个低潮期 乐观派和反对派 挑战
第二章 知识表示
知识是一切智能行为的基础。知 识表示方法是人工智能的中心内容之一。 知识、知识表示的概念 各种知识表示方法及其特点
1、状态空间法 2、谓词表示法 3、产生式表示法 4、语义网络法 5、框架表示法 6、脚本表示法 7、过程表示法 8、面向对象表示法
1) 连接主义 起源于仿生学，特别是人脑模型的研究。 从神经元开始进而研究神经网络模型和 脑模型，目前比较热门。
第一章 人工智能概述
1) 行为主义 源于控制论。早期的研究工作重点是模 拟人在控制过程中的智能行为和作用， 后来偏重于智能控制和智能机器人系统 的研究。代表作是布鲁克斯(Brooks)的 六足机器人。
第二章 知识表示
1) 表示能力 2) 可利用性 3) 可组织性与可维护性 4) 可实现性 5) 自然性与可理解性
第二章 知识表示
1. 知识表示观点 1) 陈述性观点 2) 过程性观点
第二章 知识表示
1) 表示能力 2) 可利用性 3) 可组织性与可维护性 4) 可实现性 5) 自然性与可理解性
第一章 人工智能概述
一、研究目标
1. 计算机与人脑（硅脑与碳脑） 人脑可以通过自学习、自组织、自适应来
不断提高信息处理能力；而存储程序式计算 机的所有能力都是人们通过编制程序赋予它 的，与人脑相比是机械的、死板的和无法自 我提高的。
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
人工智能原理及其应用
1. 1990年至今：又一个低潮期 乐观派和反对派 挑战
第二章 知识表示
知识是一切智能行为的基础。知 识表示方法是人工智能的中心内容之一。 知识、知识表示的概念 各种知识表示方法及其特点
1、状态空间法 2、谓词表示法 3、产生式表示法 4、语义网络法 5、框架表示法 6、脚本表示法 7、过程表示法 8、面向对象表示法
1) 连接主义 起源于仿生学，特别是人脑模型的研究。 从神经元开始进而研究神经网络模型和 脑模型，目前比较热门。
第一章 人工智能概述
1) 行为主义 源于控制论。早期的研究工作重点是模 拟人在控制过程中的智能行为和作用， 后来偏重于智能控制和智能机器人系统 的研究。代表作是布鲁克斯(Brooks)的 六足机器人。
第二章 知识表示
1) 表示能力 2) 可利用性 3) 可组织性与可维护性 4) 可实现性 5) 自然性与可理解性
第二章 知识表示
1. 知识表示观点 1) 陈述性观点 2) 过程性观点
第二章 知识表示
1) 表示能力 2) 可利用性 3) 可组织性与可维护性 4) 可实现性 5) 自然性与可理解性
第一章 人工智能概述
一、研究目标
1. 计算机与人脑（硅脑与碳脑） 人脑可以通过自学习、自组织、自适应来
不断提高信息处理能力；而存储程序式计算 机的所有能力都是人们通过编制程序赋予它 的，与人脑相比是机械的、死板的和无法自 我提高的。
【最新完整版】人工智能问题求解基本原理及搜索技术详细讲解分析学习ppt课件【ppt版可编辑】
2、问题空间法有关概念
2、等价变换：对于一个复杂问题，除了可用“分解”方法进行求解外， 还可利用同构或同态的等价变换，把它变换为若干个较容易求解的 新问题。若新问题中有一个可求解，则就得到了原问题的解。问题
的等价变换过程，也可用一个图表示出来，称为“或”树。
2、问题空间法有关概念
例如，问题P被等价变换为新问题P1，P2，P3。如左图所示。其中，新问题P1， P2，P3中只要有一个可解，则原问题就可解，称P1,P2，P3之间存在“或”关 系；节点P称为“或”节点；由P，P1，P2，P3所构成的图是一个“或”树。 上述两种方法也可结合起来使用，此时的图称为“与／或”树。其中既有“与” 节点，也有“或”节点。如右图所示。
S0
R1
S2 R2
Sk ….. Rk
G
状态空间、搜索空间及解 径的关系：
状态空间方法求解问题特点：
（a）用状态空间方法表示问题时，首先必须定义状态的描述形式，通过使用这种描述形式可把问 题的一切状态都表示出来。其次，还要定义一组算符，通过使用算符可把问题由一种状态转变为另 一种状态。 （b）问题的求解过程是一个不断把算符作用于状态的过程。 （c）算符的一次使用，就使问题由一种状态转变为另一种状态。可能有多个算符序列都可使问题 从初始状态变到目标状态，这就得到了多个解。 （d）对任何一个状态，可使用的算符可能不止一个，这样由一个状态所生成的后继状态就可能有 多个。当对这些后继状态使用算符生成更进一步的状态时，首先应对哪一个状态进行操作呢？这取 决于搜索策略，不同搜索策略的操作顺序是不相同的。
2、问题空间法有关概念
例如，把问题P分解为三个子问题P1，P2，P3，可用图表示。如图： P1，P2，P3是问题P的三个子问题，只有当这三个子问题都可解时， 问题P才可解，称P1，P2，P3之间存在“与”关系；称节点P为“与” 节点；由P，P1，2，P3所构成的图称为“与”树。在图中，为了 标明某个节点是“与”节点，通常用一条弧把各条边连接起来。
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
智能计算也有人称之为“软计算”，是们受自然（生物界）规律的启迪，根据其原理，模仿求解问题的算法。
从自然界得到启迪，模仿其结构进行发明创造，这就是仿生学。
这是我们向自然界学习的一个方面。
另一方面，我们还可以利用仿生原理进行设计(包括设计算法)，这就是智能计算的思想。
这方面的内容很多，如人工神经网络技术、遗传算法、模拟退火算法、模拟退火技术和群集智能技术等。
1人工神经网络算法“人工神经网络”(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是在对人脑组织结构和运行机制的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。
早在本世纪40年代初期，心理学家McCulloch、数学家Pitts就提出了人工神经网络的第一个数学模型，从此开创了神经科学理论的研究时代。
其后，F Rosenblatt、Widrow和J. J .Hopfield等学者又先后提出了感知模型，使得人工神经网络技术得以蓬勃发展。
神经系统的基本构造是神经元(神经细胞)，它是处理人体内各部分之间相互信息传递的基本单元。
据神经生物学家研究的结果表明，人的一个大脑一般有1010～1011个神经元。
每个神经元都由一个细胞体，一个连接其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它较短分支——树突组成。
轴突的功能是将本神经元的输出信号(兴奋)传递给别的神经元。
其末端的许多神经末梢使得兴奋可以同时传送给多个神经元。
树突的功能是接受来自其它神经元的兴奋。
神经元细胞体将接受到的所有信号进行简单处理(如：加权求和，即对所有的输入信号都加以考虑且对每个信号的重视程度——体现在权值上——有所不同)后由轴突输出。
神经元的树突与另外的神经元的神经末梢相连的部分称为突触。
2.1 人工神经网络的特点人工神经网络是由大量的神经元广泛互连而成的系统，它的这一结构特点决定着人工神经网络具有高速信息处理的能力。
人脑的每个神经元大约有103～104个树突及相应的突触，一个人的大脑总计约形成1014～1015个突触。
第16讲 智能计算原理.ppt
的策略。
– 求解策略用于确定解的特性，如获得的解是可 行解、局部最优解还是全局最优解。
– 限制策略是对求解或推理过程的限制，
• 时间限制：求解或推理过程必须在指定的时间内结束。 • 空间限制：综合数据库的大小不能超过某一指定值。
专家系统
• 专家系统一直是人工智能理论与应用最成功的领域， 它是在特定领域中以人类专家的水平求解困难问题
– 思维理论认为，人类的一切智能来自于大脑的 思维活动。
– 知识阈值理论认为，人的智能取决于可以应用 的知识的数量和质量。
– 进化理论认为，人类智能及智能行为是长期进 化的结果。
思维的计算机模拟
• 符号推理方法
– 符号推理方法起源于20世纪50年代，已成为人工智能的 主要推理方法。研究者认为，计算机具有的符号处理与 演算能力本身就蕴涵着逻辑演绎推理的内涵，因而可以 通过运行于计算机中的程序系统来体现某种程度的基于 逻辑推理的智能行为，达到模拟人类智能的目的。
• 产生式通常用于表示具有因果关系的知识，基本形式是：
P→Q 或者 IF P THEN Q
– 例如，
IF 动物会飞 & 会下蛋 THEN 该动物是鸟
• 产生式系统中知识库中的知识是产生式，可以用4元组的形 式来表示。例如，
（ID，P，Q，（，））
其中，ID是知识的编号或者标识符号。
• 产生式系统的推理机是一组程序，控制协调知识库与综合 数据库的运行，包含了推理方式与控制策略。
• 网络连接方法
– 网络连接方法属于非符号处理的范畴，自20世纪90年代 以来比较热门的一种方法。试图通过众多神经元间的并 行协同作用来实现对人类智能的模拟。
• 系统集成方法
– 系统集成方法是模拟智能的第3种方法。将符号处理方 法与网络连接方法有机地结合起来才能真正模拟人类的 思维过程，系统集成的方法便由此而产生。
– 求解策略用于确定解的特性，如获得的解是可 行解、局部最优解还是全局最优解。
– 限制策略是对求解或推理过程的限制，
• 时间限制：求解或推理过程必须在指定的时间内结束。 • 空间限制：综合数据库的大小不能超过某一指定值。
专家系统
• 专家系统一直是人工智能理论与应用最成功的领域， 它是在特定领域中以人类专家的水平求解困难问题
– 思维理论认为，人类的一切智能来自于大脑的 思维活动。
– 知识阈值理论认为，人的智能取决于可以应用 的知识的数量和质量。
– 进化理论认为，人类智能及智能行为是长期进 化的结果。
思维的计算机模拟
• 符号推理方法
– 符号推理方法起源于20世纪50年代，已成为人工智能的 主要推理方法。研究者认为，计算机具有的符号处理与 演算能力本身就蕴涵着逻辑演绎推理的内涵，因而可以 通过运行于计算机中的程序系统来体现某种程度的基于 逻辑推理的智能行为，达到模拟人类智能的目的。
• 产生式通常用于表示具有因果关系的知识，基本形式是：
P→Q 或者 IF P THEN Q
– 例如，
IF 动物会飞 & 会下蛋 THEN 该动物是鸟
• 产生式系统中知识库中的知识是产生式，可以用4元组的形 式来表示。例如，
（ID，P，Q，（，））
其中，ID是知识的编号或者标识符号。
• 产生式系统的推理机是一组程序，控制协调知识库与综合 数据库的运行，包含了推理方式与控制策略。
• 网络连接方法
– 网络连接方法属于非符号处理的范畴，自20世纪90年代 以来比较热门的一种方法。试图通过众多神经元间的并 行协同作用来实现对人类智能的模拟。
• 系统集成方法
– 系统集成方法是模拟智能的第3种方法。将符号处理方 法与网络连接方法有机地结合起来才能真正模拟人类的 思维过程，系统集成的方法便由此而产生。
人工智能讲稿ppt课件
第一节 问题求解与问题表示
二、状态空间法 1、图的概念与术语
图，父辈结点与后继结点
nr
nh
np
路径， 树
ni
nq
nj
ns
nl3
nl1
nl2
第一节 问题求解与问题表示
2、状态空间表示 一个问题求解系统，问题的状态可由图中的结点代表，
它的所有可能的状态就成结点的集合，构成了状态空间， 或称状态图。
状态空间图中： 有向弧线代表操作，反应状态间的转移关系； 节点代表问题的状态。
第二节 人工智能的学科范畴
一、研究目标
AI是一门研究：如何使机器具有智能，如何设计智能 机器的学科，即使机器具有象人那样的
（1）感知能力 （2）思维能力 （3）行为能力 （4）学习、记忆能力
四种能力：
感知能力 听、看、闻
行为能力
将作出的结论付之于行 动，即去说、写、画，
进行操作、处理等。
思维能力
讨论
如果设d(n)反映搜索层次或深度， 当w(n)=0，
f(n)=d(n)，即同一层代价相同，就全部要扩展，挨个判 断是否为目标——宽度优先搜索 当d(n)=0，极好地反映被解问题的特性，使搜索完全向 目标结点进行——深度优先搜索。
283
1644
7
5
283 164
75
6
2 18
76
5
283
1
44
部分成果： 1、1984年完成了串行推理机PSI和操作系统SIMPOS
2、1988年完成了并行推理机Multi-PSI和操作系统
PIMOS ！
80年代末期ANN飞速发展给AI发展注入新血液：
1、80年代Hopfield模型及B-P反向传播模型的提出使 ANN兴起了一个热潮
AI计算智能资料PPT学习教案
AI计算智能资料
会计学
1
内容
第5章 计算智能 1、概述 2、神经网络 3、模糊计算 4、遗传算法
第1页/共82页
5.1 概述
现代科技发展的一个显著特点就是学科间的交叉、渗透和 促进。(如生物信息学)
计算智能是另一个有说服力的示例。 计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算、粒群计算 、蚁群计算、自然计算、免疫计算和人工生命等领域。 反映了多学科交叉与集成的发展趋势。
实际应用：计算机视觉、自然语言理解、优化计算、智能控制等。
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人工神经网络的特性：
并行分布处理：并行结构，耐故障。(实时、动态) 非线性映射：任意非线性映射能力。(非线性问题) 通过训练进行学习：通过数据记录进行训练，能处理由数学
模型或描述规则难以处理的问题。 适应与集成：自适应和信息融合能力。(复杂、大规模、多变量) 硬件实现：快速和大规模处理能力。(并行处理)
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通过人工方法模仿人类智能已有很长历史（如仿生学的众多成果）,都 是人类人工模仿智能的典型例证，而现代人工智能领域则力图抓住智能 的本质。
人工神经网络（ANN）主要是通过Hopfield网络的促进和反向传播 (BP)网络训练多层感知器来推广的，将神经网络(NN)归类于人工智能可 能不太合适，而归类于计算智能（CI）应更能说明问题实质。
或者说是一种具有大量连接的并行分布处理器，具有 通过学习获取知识并解决问题的能力，且知识是分布存储 在连接权（对应于生物神经元的突触）中，而不是像常规 计算机那样按地址存储在特定的存储单元中。
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人工智能的各种学派： 符号（功能）主义：符号逻辑推理 联结（结构）主义：人工神经网络 行为主义：智能行为模拟， “模式-动作” 联结主义的观点：智能的寓所在大脑皮层，是由大量非线
会计学
1
内容
第5章 计算智能 1、概述 2、神经网络 3、模糊计算 4、遗传算法
第1页/共82页
5.1 概述
现代科技发展的一个显著特点就是学科间的交叉、渗透和 促进。(如生物信息学)
计算智能是另一个有说服力的示例。 计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算、粒群计算 、蚁群计算、自然计算、免疫计算和人工生命等领域。 反映了多学科交叉与集成的发展趋势。
实际应用：计算机视觉、自然语言理解、优化计算、智能控制等。
第23页/共82页
人工神经网络的特性：
并行分布处理：并行结构，耐故障。(实时、动态) 非线性映射：任意非线性映射能力。(非线性问题) 通过训练进行学习：通过数据记录进行训练，能处理由数学
模型或描述规则难以处理的问题。 适应与集成：自适应和信息融合能力。(复杂、大规模、多变量) 硬件实现：快速和大规模处理能力。(并行处理)
第2页/共82页
通过人工方法模仿人类智能已有很长历史（如仿生学的众多成果）,都 是人类人工模仿智能的典型例证，而现代人工智能领域则力图抓住智能 的本质。
人工神经网络（ANN）主要是通过Hopfield网络的促进和反向传播 (BP)网络训练多层感知器来推广的，将神经网络(NN)归类于人工智能可 能不太合适，而归类于计算智能（CI）应更能说明问题实质。
或者说是一种具有大量连接的并行分布处理器，具有 通过学习获取知识并解决问题的能力，且知识是分布存储 在连接权（对应于生物神经元的突触）中，而不是像常规 计算机那样按地址存储在特定的存储单元中。
第17页/共82页
人工智能的各种学派： 符号（功能）主义：符号逻辑推理 联结（结构）主义：人工神经网络 行为主义：智能行为模拟， “模式-动作” 联结主义的观点：智能的寓所在大脑皮层，是由大量非线
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；
《计算智能》幻灯片
《计算智能》幻灯片
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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根底，通过推理进展问 题求解。也即所谓的传统人工智能。 计算智能是以数据为根底，通过训练建立联 系，进展问题求解。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。
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
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
14
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，它根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根本 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 们走到另一个极端上。
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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根底，通过推理进展问 题求解。也即所谓的传统人工智能。 计算智能是以数据为根底，通过训练建立联 系，进展问题求解。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。
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
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
14
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，它根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根本 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 们走到另一个极端上。
【2024版】《人工智能原理》PPT课件
Step 6. 对于每一个子节点 SON SUBNODES，计算 f(SON)，并设置 SON 指向 BESTNODE 的指针；
Step 7. 将 BESTNODE 移出 OPEN 并移入 CLOSED；将 SUBNODES 的成员放入 OPEN；
Step 8. 转向 Step 2。
第4章 状态空间法
(2)知识表达：用一阶谓词逻辑表达相关知识， 构造公理系统A; （3）谓词演算：利用归结原理求解问题，求证 定理T。
四、用归结原理进行答案提取
答案提取的一般步骤：
（1）把问题的已知条件用谓词公式表示出来， 并化为相应的子句集；
（2）把代求解的目标问题用谓词公式表示出 来，并进行否定。然后把否定后的目标问题化 为子句集。
化简分为8个步骤
一、子句及其化简
几点注意： 化简后的子句之间是合取关系，即
与的关系，所以只要有一个子句是假的， 则整个子句集就是不可满足的。
空子句是不可满足的，所以一个子 句集中只要含有一个空子句，则子句集 就是不可满足的。
二、归结原理的基本思想及步骤
基本思想： 有一个二元组<A,T>，其中 A: 由一阶谓词逻辑表达的公理系统 T: 一阶谓词逻辑表达的待证明的定理或命题。 要证明T是A的逻辑结论，即 A T 。 采用的思想是： 如果要证明T是A的逻辑结论，则证明T的否定T
一、一阶谓词逻辑表达知识
3、选择合适逻辑运算符：
符号名称 运算符
与（合取）
或（析取）
非
蕴含
等价
二、语义网络表达知识
1.基本定义： 语义网络是一种用实体及其语义关系
来表达知识的有向图。其基本要素是： （1）结点：描述实体，表示各种事物、 概念、情况、属性、状态等。 （2）有向弧：描述事物间的关系。
Step 7. 将 BESTNODE 移出 OPEN 并移入 CLOSED；将 SUBNODES 的成员放入 OPEN；
Step 8. 转向 Step 2。
第4章 状态空间法
(2)知识表达：用一阶谓词逻辑表达相关知识， 构造公理系统A; （3）谓词演算：利用归结原理求解问题，求证 定理T。
四、用归结原理进行答案提取
答案提取的一般步骤：
（1）把问题的已知条件用谓词公式表示出来， 并化为相应的子句集；
（2）把代求解的目标问题用谓词公式表示出 来，并进行否定。然后把否定后的目标问题化 为子句集。
化简分为8个步骤
一、子句及其化简
几点注意： 化简后的子句之间是合取关系，即
与的关系，所以只要有一个子句是假的， 则整个子句集就是不可满足的。
空子句是不可满足的，所以一个子 句集中只要含有一个空子句，则子句集 就是不可满足的。
二、归结原理的基本思想及步骤
基本思想： 有一个二元组<A,T>，其中 A: 由一阶谓词逻辑表达的公理系统 T: 一阶谓词逻辑表达的待证明的定理或命题。 要证明T是A的逻辑结论，即 A T 。 采用的思想是： 如果要证明T是A的逻辑结论，则证明T的否定T
一、一阶谓词逻辑表达知识
3、选择合适逻辑运算符：
符号名称 运算符
与（合取）
或（析取）
非
蕴含
等价
二、语义网络表达知识
1.基本定义： 语义网络是一种用实体及其语义关系
来表达知识的有向图。其基本要素是： （1）结点：描述实体，表示各种事物、 概念、情况、属性、状态等。 （2）有向弧：描述事物间的关系。
《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。
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调试
控制
专家系统
• 按专家系统的体系结构可以分成如下四类。
– 集中式专家系统：对知识库与推理机进行集中管理， 目前一些成功的专家系统都属于这一类。这类中，按 知识及推理机组织方式的不同又可分为层次结构、深浅双层结构、多层聚焦结构以及黑板结构等。黑板结 构就是前述的专家系统的理想结构。
– 分布式专家系统：将知识库或推理机制分布在计算机 网络上，或者两者同时分布在网络上的专家系统。产生式源自统• 在推理的控制策略中，
– 搜索策略指用于确定推理线路的搜索算法。 – 冲突消解策略指出现知识匹配冲突时选择知识
的策略。
– 求解策略用于确定解的特性，如获得的解是可 行解、局部最优解还是全局最优解。
– 限制策略是对求解或推理过程的限制，
• 时间限制：求解或推理过程必须在指定的时间内结束。 • 空间限制：综合数据库的大小不能超过某一指定值。
• 系统集成方法
– 系统集成方法是模拟智能的第3种方法。将符号处理方 法与网络连接方法有机地结合起来才能真正模拟人类的 思维过程，系统集成的方法便由此而产生。
思维的计算机模拟
人 类 思 维
逻辑思维 符号推理方法 逻辑演绎计算 形象思维 网络连接方法 人工神经网络
计 算 机 思 维
人类思维与计算机思维
其中，ID是知识的编号或者标识符号。
• 产生式系统的推理机是一组程序，控制协调知识库与综合 数据库的运行，包含了推理方式与控制策略。
• 推理方式包括正向推理、反向推理、混合推理和双向推理 四种。控制策略有搜索策略、冲突消解策略、求解策略及
限制策略等。
产生式系统
• 正向推理是从事实 出发，通过使用知 识库中的知识获得 结论。
16 智能计算原理
• 智能计算是通过计算机或智能系统来模拟 人类的智能活动。关于人类智能的研究主 要有3个方面：
– 思维理论认为，人类的一切智能来自于大脑的 思维活动。
– 知识阈值理论认为，人的智能取决于可以应用 的知识的数量和质量。
– 进化理论认为，人类智能及智能行为是长期进 化的结果。
思维的计算机模拟
• 接口
– 环境与推理系统进行信息、数据交换的软硬集合。它的 功能包括：
• 将环境中的信息转换成推理系统可以识别和处理的格式； • 将推理的结果以易于理解的方式输出到环境；
• 综合数据库
– 管理推理机使用的原始数据、推理的中间结果及最后结 果。它的功能包括：
• 存放与问题有关的原始数据、基本事实； • 存放问题求解过程的中间结果； • 存放问题的解。
推理系统的结构
• 知识库
– 管理用于推理的知识、问题求解策略等。功能包括：
• 存储并管理用于推理及问题求解的相关知识； • 存储并管理与知识相关的操作； • 存储并管理知识的可信度等其它信息。
• 推理机
– 推理机是推理系统的核心。推理机的功能包括：
• 匹配事实与知识，确定可选用的知识集合； • 解决知识匹配冲突，确定使用的知识； • 运用知识获得新事实或新结论； • 修改综合数据库； • 判定综合数据库的状态，适时终止推理过程。 • 回溯推理过程，解释推理结果。
• 符号推理方法
– 符号推理方法起源于20世纪50年代，已成为人工智能的 主要推理方法。研究者认为，计算机具有的符号处理与 演算能力本身就蕴涵着逻辑演绎推理的内涵，因而可以 通过运行于计算机中的程序系统来体现某种程度的基于 逻辑推理的智能行为，达到模拟人类智能的目的。
• 网络连接方法
– 网络连接方法属于非符号处理的范畴，自20世纪90年代 以来比较热门的一种方法。试图通过众多神经元间的并 行协同作用来实现对人类智能的模拟。
产生式系统
• 产生式系统是以产生式作为知识表示的推理系统。
• 产生式通常用于表示具有因果关系的知识，基本形式是：
P→Q 或者 IF P THEN Q
– 例如，
IF 动物会飞 & 会下蛋 THEN 该动物是鸟
• 产生式系统中知识库中的知识是产生式，可以用4元组的形 式来表示。例如，
（ID，P，Q，（，））
专家系统
• 专家系统一直是人工智能理论与应用最成功的领域， 它是在特定领域中以人类专家的水平求解困难问题
的计算机程序或系统。
• 专家系统的一般结构
用户
专家、知识工程师
人机交互界面
解释器
推理机
知识获取
综合数据库
知识库
专家系统
• 按求解问题的特征，专家系统可以分为十类
预测
规划
设计
解释
教育
维修
监督
诊断
推理系统的结构
• 推理是人类重要的思维活动。无论是符号推理方法 还是网络连接方法都是以模拟人类思维活动为目的 的推理方法。
• 推理是指以已知的事实（或判断）为基础，采用 一定的策略和知识获得结论（或新判断）的过程。
环境
接口
推理机 综合数据库
知识库
推理系统基本结构
推理系统的结构
• 环境
– 独立于推理系统而存在，它通过接口向推理系统提供信 息并获得推理结果。例如，要求解的问题存在于环境中。
– 神经网络专家系统：运用人工神经网络建造的专家系 统。
– 符号系统与神经网络结合的专家系统：将符号处理系 统与神经网络系统结合起来建立的专家系统。