第四章计算智能(1)-神经网络资料精品PPT课件
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《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》PPT课件
编辑ppt
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。
编辑ppt
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；
《计算智能1教学》课件
3 机器学习基础
介绍机器学习基础技术，包括分类、回归、聚类和降维等，以及常见的机器学习算法。
进阶应用
图像识别
介绍图像识别的基本概念和发展历程，讲解常见的 图像识别应用场景和比较流行的算法。
语音识别
介绍语音识别的基本概念和发展历程，讲解常见的 语音识别应用场景和比较流行的算法。
自然语言处理
介绍自然语言处理的基本概念和发展历程，讲解常 见的自然语言处理应用场景和比较流行的算法。
计算智能1教学PPT课件
从人工智能到深度学习，本课程将带你领略人工智能技术的最前沿。我们将 会探讨这些技术的基本原理以及它们的最新应用，帮助你了解计算智能编程 的基础知识。
概述
课程简介
介绍人工智能的基本概念和它在科技领域的进展， 讲解计算智能的基础部件和计算认知的重要性。
机器学习基础
介绍机器学习基础技术，包括分类、回归、聚类和 降维等，以及常见的机器学习算法。
推荐系统
介绍推荐系统的基本概念和发展历程，讲解常见的 推荐系统应用场景和比较流行的算法。
实践案例
1
简单的机器学习案例
用简单的机器学习算法来解类等。
基于深度学习的图像识别案例，包括分
类、定位、检测和分割等。
3
语音识别案例
介绍基于深度学习的语音识别应用案例，
发展前景
展望计算智能技术未来的发展方向和前景，分析未来计算智能领域的热门方向。
学习资源推荐
介绍部分优秀的学习资源，包括论文推荐、课程推荐、工具推荐等。
深度学习基础
介绍神经网络和深度学习的基本概念，包括卷积神 经网络、循环神经网络等，以及它们的应用领域。
人工智能基础
1 人工智能的概念和发展
从人工智能的初衷到目前的发展历史，介绍人工智能的起源、发展阶段和未来前景。
介绍机器学习基础技术，包括分类、回归、聚类和降维等，以及常见的机器学习算法。
进阶应用
图像识别
介绍图像识别的基本概念和发展历程，讲解常见的 图像识别应用场景和比较流行的算法。
语音识别
介绍语音识别的基本概念和发展历程，讲解常见的 语音识别应用场景和比较流行的算法。
自然语言处理
介绍自然语言处理的基本概念和发展历程，讲解常 见的自然语言处理应用场景和比较流行的算法。
计算智能1教学PPT课件
从人工智能到深度学习，本课程将带你领略人工智能技术的最前沿。我们将 会探讨这些技术的基本原理以及它们的最新应用，帮助你了解计算智能编程 的基础知识。
概述
课程简介
介绍人工智能的基本概念和它在科技领域的进展， 讲解计算智能的基础部件和计算认知的重要性。
机器学习基础
介绍机器学习基础技术，包括分类、回归、聚类和 降维等，以及常见的机器学习算法。
推荐系统
介绍推荐系统的基本概念和发展历程，讲解常见的 推荐系统应用场景和比较流行的算法。
实践案例
1
简单的机器学习案例
用简单的机器学习算法来解类等。
基于深度学习的图像识别案例，包括分
类、定位、检测和分割等。
3
语音识别案例
介绍基于深度学习的语音识别应用案例，
发展前景
展望计算智能技术未来的发展方向和前景，分析未来计算智能领域的热门方向。
学习资源推荐
介绍部分优秀的学习资源，包括论文推荐、课程推荐、工具推荐等。
深度学习基础
介绍神经网络和深度学习的基本概念，包括卷积神 经网络、循环神经网络等，以及它们的应用领域。
人工智能基础
1 人工智能的概念和发展
从人工智能的初衷到目前的发展历史，介绍人工智能的起源、发展阶段和未来前景。
第四章计算智能(1)-神经网络
和表示，而输出为
n
yj(t)f( wjixi j)
（4.1）
i1
式中，j为神经元单元的偏置，wji为连接权系
数。 n为输入信号数目，yj为神经元输出，t为
时间，f( )为输出变换函数，如图4.3。
11
4.2 神经计算
f(x)
f(x)
f(x)
1
0 x0
x
1
0
x
1
x
-1
(a)
(b)
(c)
图4.3 神经元中的某些变换（激发）函数
W k W k(t 1 ) W k(t)X k2 kX k
k X k T W k X k TX kX k2k k
31
的取值 的选择决定了收敛的稳定性和收敛的 速度。 稳定性要求：0< <2。但是 过大可能会修正过度，一个比较好的选 择范围是0.1< <1 。
32
LMS算法的几何解释
34
ADALINE模型计算能力分析
每个自适应线 性元的功能也主要 由各个权值所确定。
每个自适应线 性元只能实现逻辑 空间上的线性划分，
yx1w 1x2w 2w 00 x2w 0/w 2(w 1/w 2)x1
35
ADALINE模型学习过程举例
❖网络模型
x0=1
E=E-=2?.27
E=2.15
x1=1.2 ww1=1=-00..5045 ww00==10.546 yyy ===40?..51753
29
LMS学习算法权值修改规则
W k(t1)W k(t)X k2kXk
其中： k 为当前的误差（即理想输出
与模拟实际输出之间的差值）； 称
为学习速度(Learning Rate)
神经网络基本介绍PPT课件
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。
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。
将神经网络与专家系统、模糊逻辑、遗传算法 等相结合，可设计新型智能控制系统。
(4) 优化计算 在常规的控制系统中，常遇到求解约束
优化问题，神经网络为这类问题的解决提供 了有效的途径。
常规模型结构的情况下，估计模型的参数。 ② 利用神经网络的线性、非线性特性，可建立线
性、非线性系统的静态、动态、逆动态及预测 模型，实现非线性系统的建模。
(2) 神经网络控制器 神经网络作为实时控制系统的控制器，对不
确定、不确知系统及扰动进行有效的控制，使控 制系统达到所要求的动态、静态特性。 (3) 神经网络与其他算法相结合
4 新连接机制时期（1986-现在） 神经网络从理论走向应用领域，出现
了神经网络芯片和神经计算机。 神经网络主要应用领域有：模式识别
与图象处理（语音、指纹、故障检测和 图象压缩等）、控制与优化、系统辨识 、预测与管理（市场预测、风险分析） 、通信等。
神经网络原理 神经生理学和神经解剖学的研究表 明，人脑极其复杂，由一千多亿个神经 元交织在一起的网状结构构成，其中大 脑 皮 层 约 140 亿 个 神 经 元 ， 小 脑 皮 层 约 1000亿个神经元。 人脑能完成智能、思维等高级活动 ，为了能利用数学模型来模拟人脑的活 动，导致了神经网络的研究。
(2) 学习与遗忘：由于神经元结构的可塑 性，突触的传递作用可增强和减弱，因 此神经元具有学习与遗忘的功能。 决定神经网络模型性能三大要素为：
神经网络基本理论资料PPT课件
1984年，博士又提出了连续神经网络模型，实现了神经 网络的电子线路仿真，开拓了计算机应用神经网络的新途径， 成功解决了著名的优化组合问题——旅行商问题，引起了相 关领域研究人员的广泛关注。
1986年，等提出多层网络的逆推学习算法，即BP算法， 否定了M.Minsky等人的错误结论，该算法一直成为应用最广、 研究最多、发展最快的算法。
2.1 神经网络概述
胞体：也称为细胞体，包括细胞质、细胞核和细胞膜 三部分，是细胞的营养中心。
树突：胞体的伸延部分产生的分枝称为树突，是接受 从其它神经元传入的信息入口。但不一定是神经传入的唯一 通道，还可以是胞体膜。
轴突：每个神经元只有一个轴突，一般自胞体发出， 与一个或多个目标神经元连接，为神经元的输出通道，其作 用是将细胞体发出的神经冲动传递给另一个或多个神经元。
如果在输出层没有得到期望的输出，则计算输出层的误差变化值，然后转向反向传播，通过网络将误差信号沿原来的连接通路反传回
1949年，心理学家提出神经 来，修改各层神经元的权值，直至达到期望目标。
但人们在应用专家系统解决语音识别、图像处理和机器人控制等类似人脑形象思维的问题时却遇到很大的唐困纳难。德·赫布
BP算法的核心是最速下降法，这是一种以梯度为基础的误差下降算法，具有原理简单、实现方便等特点，但也有许多不足之处： 联想记忆的作用是用一个不完整或模糊的信息联想出存储在记忆中的某个完整、清晰的模式来。
初创期：标志就是提出模型，建立规则。 神经网络的自学习和自适应能力使其成为对各类信号进行多用途加工处理的一种天然工具。 人工智能
侧，右脑支配人体的左侧，大脑受伤会使他支配的那部分身 体产生功能障碍。
左右脑具有不同的功能。左脑主要是语言中枢，同时从 事分析性工作，如逻辑推理、数学运算和写作等。右脑主要 处理空间概念和模式识别。
1986年，等提出多层网络的逆推学习算法，即BP算法， 否定了M.Minsky等人的错误结论，该算法一直成为应用最广、 研究最多、发展最快的算法。
2.1 神经网络概述
胞体：也称为细胞体，包括细胞质、细胞核和细胞膜 三部分，是细胞的营养中心。
树突：胞体的伸延部分产生的分枝称为树突，是接受 从其它神经元传入的信息入口。但不一定是神经传入的唯一 通道，还可以是胞体膜。
轴突：每个神经元只有一个轴突，一般自胞体发出， 与一个或多个目标神经元连接，为神经元的输出通道，其作 用是将细胞体发出的神经冲动传递给另一个或多个神经元。
如果在输出层没有得到期望的输出，则计算输出层的误差变化值，然后转向反向传播，通过网络将误差信号沿原来的连接通路反传回
1949年，心理学家提出神经 来，修改各层神经元的权值，直至达到期望目标。
但人们在应用专家系统解决语音识别、图像处理和机器人控制等类似人脑形象思维的问题时却遇到很大的唐困纳难。德·赫布
BP算法的核心是最速下降法，这是一种以梯度为基础的误差下降算法，具有原理简单、实现方便等特点，但也有许多不足之处： 联想记忆的作用是用一个不完整或模糊的信息联想出存储在记忆中的某个完整、清晰的模式来。
初创期：标志就是提出模型，建立规则。 神经网络的自学习和自适应能力使其成为对各类信号进行多用途加工处理的一种天然工具。 人工智能
侧，右脑支配人体的左侧，大脑受伤会使他支配的那部分身 体产生功能障碍。
左右脑具有不同的功能。左脑主要是语言中枢，同时从 事分析性工作，如逻辑推理、数学运算和写作等。右脑主要 处理空间概念和模式识别。
人工智能及其应用蔡自兴第四版-PPT文档资料
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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
5
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。
6
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
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
智能计算导论神经网络课件
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系本人改正。
人工神经网络的历史
第二高潮期（1983~1990）
1986年，并行分布处理小组的Rumelhart等研究 者重新独立地提出多层网络的学习算法—BP算 法，较好地解决了多层网络的学习问题。
1988年，RBF神经网络 90年代早期，vapnik提出SVM 国内首届神经网络大会是1990年12月在北京举行
1949年，心理学家D. O. Hebb提出神经元之间突 触联系是可变的假说——Hebb学习律。
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人工神经网络的历史
第一高潮期（1950~1968）
以Marvin Minsky，Frank Rosenblatt，Bernard Widrow等为代表人物 ，代表作是单级感知器 （Perceptron）。
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人工神经网络
Artificial Neural Networks，简记作ANN 是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。
简单地讲，它是一个数学模型，可以用电子 线路来实现，也可以用计算机程序来模拟， 是人工智能研究的一种方法。
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生物神经元
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人工神经元模型
神经元是构成神经网络的最基本单元 （构件）。
人工神经元模型应该具有生神经元的 基本特性。
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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 神经网络计算(1)
j (k ) e j (k ) f S j (k ) e j (k ) d j (k ) y j (k ) h (k ) f S h (k ) eh (k ) eh (k ) j (k )hj j
k
k
k
任意层间权值调整的一般式
输出层
j (k ) e j (k ) f S j (k ) e j (k ) d j (k ) y j (k )
h (k ) d j (k ) y j (k ) f S j (k ) hj f Sh (k )
1 p 4 , t 4 0 1
p2 p1
p4 p3
Back-propagation神经网络模型
Sh (k ) xi (k )ih
i
S j (k ) yh (k )hj
h
yh (k ) f ( Sh (k )) f xi (k )ih i
p2
0 .5 0 .5
p4
x1 x2 1.5 0
p1
p3
1 .5
p1
2 x1 2 x2 1 0
2 1 1 1 1 .5
2
p2
1 .5
p2
0 .5 0 .5
p4
x1 x2 1.5 0
p1
p3
1 .5
p1
2 x1 2 x2 1 0
2 1 1 1 1 .5
0 p1 , t1 0 0
0 1 p 2 , t2 1 p3 , t3 1 1 0
1 p 4 , t 4 0 1
k
k
k
任意层间权值调整的一般式
输出层
j (k ) e j (k ) f S j (k ) e j (k ) d j (k ) y j (k )
h (k ) d j (k ) y j (k ) f S j (k ) hj f Sh (k )
1 p 4 , t 4 0 1
p2 p1
p4 p3
Back-propagation神经网络模型
Sh (k ) xi (k )ih
i
S j (k ) yh (k )hj
h
yh (k ) f ( Sh (k )) f xi (k )ih i
p2
0 .5 0 .5
p4
x1 x2 1.5 0
p1
p3
1 .5
p1
2 x1 2 x2 1 0
2 1 1 1 1 .5
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p2
1 .5
p2
0 .5 0 .5
p4
x1 x2 1.5 0
p1
p3
1 .5
p1
2 x1 2 x2 1 0
2 1 1 1 1 .5
0 p1 , t1 0 0
0 1 p 2 , t2 1 p3 , t3 1 1 0
1 p 4 , t 4 0 1
人工智能课件 -04.计算智能
(2)、模糊关系的合成 定义：设R1,R2分别是U×V,V×W上的两个模糊关系，则 R1与R2的合成是指从U到W的一个模糊关系。记为R1°R2 其隶属函数为：
μR1°R2(u,w) = V {μR1(u,v) ٨ μR2(v,w)}
即，取R1的第i行元素，分别与R2的第j列对应元素相比 较，两者中取较小者，然后再在所得得一组最小数中取最 大的一个，并以此作为R1°R2 的第i行,第j列的元素。
个集合的隶属函数为：
1
, 0≤u≤25
μ年轻(u) = [ 1 +( (u-25)/5 )2 ]-1, 25<u≤100
μ年老(u)=
0
, 0≤u≤50
[1+ (5/(u-50) )2]-1 , 50<u≤100
第二节 模糊计算
5、模糊集的运算 (1) 包含运算
设A,B是定义在U上的两个模糊集合，若对任意 的uU，都有
第4章 计算智能
第一节 概述
1、什么是计算智能 广义的定义：借鉴仿生学思想，基于生物体
系的生物进化、细胞免疫、神经细胞网络等机 制，用数学语言抽象描述的计算方法。
软计算。
2、主要研究内容 以神经元网络、模糊计算和进化计算为核心。
第一节 概述
3、计算智能的重要特征 B从ez硬de件k的上定看义，：计一算个神系经统网是络计是算低智层能次的的，，当是
模糊度是模糊集模糊程度的一种度量。 定义：设A是定义在U上的模糊集合，d是定义在U上的一个实函 数，如果它满足下列条件 (1)对任意A,有d(A)∈[0,1]; (2)当且仅当A是一个普通集合时，d(A)=0;
性• ((任质43))何若若：A有模的A糊隶,B集，属且的函对数模任μ糊A意(u度u) ∈都≡ U0是，.5[,满则0,足1d(]A上)=的1;一个数； • 普通μ集B(合u)≤的μA模(u糊)≤度0.5为或0；μB(u)≥μA(u) ≥ 0.5 则• 越有：靠近d(B时) ≤越d模(A糊) ,隶属度为时最模糊； 则• (模称5)d糊对为任集定意与义A在其,有U补上A集的(A具一) =个有d模相(~糊同A度)的，模d(糊A)称度为。A的模糊度。
μR1°R2(u,w) = V {μR1(u,v) ٨ μR2(v,w)}
即，取R1的第i行元素，分别与R2的第j列对应元素相比 较，两者中取较小者，然后再在所得得一组最小数中取最 大的一个，并以此作为R1°R2 的第i行,第j列的元素。
个集合的隶属函数为：
1
, 0≤u≤25
μ年轻(u) = [ 1 +( (u-25)/5 )2 ]-1, 25<u≤100
μ年老(u)=
0
, 0≤u≤50
[1+ (5/(u-50) )2]-1 , 50<u≤100
第二节 模糊计算
5、模糊集的运算 (1) 包含运算
设A,B是定义在U上的两个模糊集合，若对任意 的uU，都有
第4章 计算智能
第一节 概述
1、什么是计算智能 广义的定义：借鉴仿生学思想，基于生物体
系的生物进化、细胞免疫、神经细胞网络等机 制，用数学语言抽象描述的计算方法。
软计算。
2、主要研究内容 以神经元网络、模糊计算和进化计算为核心。
第一节 概述
3、计算智能的重要特征 B从ez硬de件k的上定看义，：计一算个神系经统网是络计是算低智层能次的的，，当是
模糊度是模糊集模糊程度的一种度量。 定义：设A是定义在U上的模糊集合，d是定义在U上的一个实函 数，如果它满足下列条件 (1)对任意A,有d(A)∈[0,1]; (2)当且仅当A是一个普通集合时，d(A)=0;
性• ((任质43))何若若：A有模的A糊隶,B集，属且的函对数模任μ糊A意(u度u) ∈都≡ U0是，.5[,满则0,足1d(]A上)=的1;一个数； • 普通μ集B(合u)≤的μA模(u糊)≤度0.5为或0；μB(u)≥μA(u) ≥ 0.5 则• 越有：靠近d(B时) ≤越d模(A糊) ,隶属度为时最模糊； 则• (模称5)d糊对为任集定意与义A在其,有U补上A集的(A具一) =个有d模相(~糊同A度)的，模d(糊A)称度为。A的模糊度。
《神经网络第四章》PPT课件
方法，模拟生物神经网络的记忆机理，获得了
令人满意的结果。
医学PPT
4
1985年Hopfield和D．W．Tank用这种网络模型成 功地求解了优化组合问题中的具有典型意义的旅行 商(TSP)问题，在所有随机选择的路径中找到了其 中十万分之一的最优路径，这在当时是神经网络研 究工作中所取得的突破性进展。
用差分方程表征；
医学PPT
28
从系统动力学的观点看，此时的网络已不象误差反 向传播那样只是非线性映射的网络，而是一个反馈 动力学系统。
准确地说．是一个多输入、多输出、带阈值的二态非 线性动力学系统。
医学PPT
29
一个抽象的动力学系统，与一个具有实际物理意义
的动力学系统比较，抽象系统的动态过程必定是使 某个与实际系统形式上一致的“能量函数”减小的 过程。
u 这里特别应该注意的是，改变状态的神经元 i，并
不是按顺序进行的，而是按随机的方式选取的。
医学PPT
23
下面将Hopfield工作运行规则总结如下：
(1)从网络中随机选取一个神经元ui； (2)求所选中的神经元ui的所有输入的加权总和；
(3)计算ui的第t+1时刻的输出值，即
医学PPT
24
(4)ui以外的所有神经元输出保持不变
U＝(u1，u2，…,un) 其中，ui＝1或0 (i＝1，2，…．n)
Hopfield网络的各个神经元都是相互连接的，即每
一个神经元都将自己的输出通过连接权传送给所有 其它神经元，同时每个神经元又都接收所有其它神 经元传递过来的信息。
医学PPT
Hale Waihona Puke 15特别值得注意的是，由于Hopfield网络的这种结构 特征，对于每一个神经元来说、自己输出的信号经 过其它神经元又反馈回自己，所以也可以认为
令人满意的结果。
医学PPT
4
1985年Hopfield和D．W．Tank用这种网络模型成 功地求解了优化组合问题中的具有典型意义的旅行 商(TSP)问题，在所有随机选择的路径中找到了其 中十万分之一的最优路径，这在当时是神经网络研 究工作中所取得的突破性进展。
用差分方程表征；
医学PPT
28
从系统动力学的观点看，此时的网络已不象误差反 向传播那样只是非线性映射的网络，而是一个反馈 动力学系统。
准确地说．是一个多输入、多输出、带阈值的二态非 线性动力学系统。
医学PPT
29
一个抽象的动力学系统，与一个具有实际物理意义
的动力学系统比较，抽象系统的动态过程必定是使 某个与实际系统形式上一致的“能量函数”减小的 过程。
u 这里特别应该注意的是，改变状态的神经元 i，并
不是按顺序进行的，而是按随机的方式选取的。
医学PPT
23
下面将Hopfield工作运行规则总结如下：
(1)从网络中随机选取一个神经元ui； (2)求所选中的神经元ui的所有输入的加权总和；
(3)计算ui的第t+1时刻的输出值，即
医学PPT
24
(4)ui以外的所有神经元输出保持不变
U＝(u1，u2，…,un) 其中，ui＝1或0 (i＝1，2，…．n)
Hopfield网络的各个神经元都是相互连接的，即每
一个神经元都将自己的输出通过连接权传送给所有 其它神经元，同时每个神经元又都接收所有其它神 经元传递过来的信息。
医学PPT
Hale Waihona Puke 15特别值得注意的是，由于Hopfield网络的这种结构 特征，对于每一个神经元来说、自己输出的信号经 过其它神经元又反馈回自己，所以也可以认为
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6
生理神经元的结构
大多数神经元由一个细胞体(cell body或soma)和突(process) 两部分组成。突分两类， 即轴突(axon)和树突(dendrite)。 轴突是个突出部分，长度可达1m，把本神经元的输出发送至其它 相连接的神经元。树突也是突出部分，但一般较短，且分枝很多， 与其它神经元的轴突相连，以接收来自其它神经元的生物信号。
❖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）。 人工神经网络应当称为计算神经网络。
3
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
BNN
(＋)传感输入
BPR
BI
B－生物的
第四章 计算智能(1)
神经计算
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。
2
4.1 概述
什么是计算智能
❖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。
知识
(＋)传感数据 ANN APR
AI
A－符号的
计算 (＋)传感器 CNN CPR CI
C－数值的
复杂性
4
4.1 概述
❖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。
有
BP
有
AVQ
有
CPN
有
BM
有
CM
有
AHC
有
ARP
有
SNMF
有
Hebb 律 Hebb 律 误差修正 误差修正 误差修正 误差修正 误差修正 Hebb 律 Hebb/模拟退火 Hebb/模拟退火 误差修正 随机增大 Hebb 律
7
4.2 神经计算 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。
8
人工神经网络的特性
❖并行分布处理 ❖非线性映射 ❖通过训练进行学习 ❖适应与集成 ❖硬件实现
4.2 神经计算
9
4.2.2 人工神经网络的结构
-1 X1 W j 1
X2
Wj2 ···
W jn
Σ ( )
Xn
图4.2 神经元模型
4.2 神经计算
Yi
10
4.2 神经计算
图4.2中的神经元单元由多个输入xi，i=1,2,...,n 和一个输出y组成。中间状态由输入信号的权
❖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。
❖无师学习算法：不需要知道期望输出。 ❖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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ的优度（质量因数）。强化学习算法的 一个例子是遗传算法（GA）。
17
4.2 神经计算
和表示，而输出为
n
y j (t) f ( w ji xi j )
（4.1）
i 1
式中，j为神经元单元的偏置，wji为连接权系
数。 n为输入信号数目，yj为神经元输出，t为
时间，f( )为输出变换函数，如图4.3。
11
4.2 神经计算
f(x)
f(x)
f(x)
1
0 x0
x
1
0
x
1
x
-1
(a)
(b)
人工神经网络的典型模型
表 4.2 人工神经网络的典型模型
模型名称 AG SG
ART-I DH CH BAM AM
ABAM CABAM
FCM LM DR LAM
有师或无师 无 无 无 无 无 无 无 无 无 无 有 有 有
学习规则 Hebb 律 Hebb 律 竞争律 Hebb 律 Hebb/竞争律 Hebb/竞争律 Hebb 律 Hebb 律 Hebb 律 Hebb 律 Hebb 律 Hebb 律 Hebb 律
5
4.1 概述
❖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。
正向或反向传播 反向 反向 反向 反向 反向 反向 反向 反向 反向 反向 正向 正向 正向
应用领域 数据分类 信息处理 模式分类 语音处理 组合优化 图象处理 模式存储 信号处理 组合优化 组合优化 过程监控 过程预测，控制 系统控制
18
续前表：
OLAM
有
FAM
有
BSB
有
Perceptron
有
Adaline/Madaline
x1
x1’
V1
x2
x2’
V2
xn
xn’
输入
Vn 输出
图4.4 反馈网络
15
4.2 神经计算
反向传播
❖前馈网络:前馈网 络具有递阶分层 结构，由同层神 经元间不存在互 连的层级组成， 如图4.5。
x1
w11
y1
w1m
x2
输入层
yn 隐层
输出层
图4.5 前馈网络
16
4.2 神经计算
人工神经网络的主要学习算法
于最一般的情况，此函数取
❖ f i ( wij x j
) 形式。
i
j
13
神经网络模型的基本组成
神经网络结构
连接矩阵 连接模式
多层、单层 反馈、前馈
w11 w1n
W
wn1 wnn
14
4.2 神经计算
❖递归（反馈）网络: 在递归网络中，多 个神经元互连以组 织一个互连神经网 络，如图4.4。
(c)
图4.3 神经元中的某些变换（激发）函数
(a) 二值函数 (b) S形函数 (c) 双曲正切函数
12
4.2 神经计算
人工神经网络的基本特性和结构
❖人工神经网络是具有下列特性的有向图：
❖ 对于每个节点 i 存在一个状态变量xi ； ❖ 从节点 j 至节点 i ，存在一个连接权系统
数wij； ❖ 对于每个节点 i ，存在一个阈值 i； ❖对于每个节点 i ，定义一个变换函数fi ；对
生理神经元的结构
大多数神经元由一个细胞体(cell body或soma)和突(process) 两部分组成。突分两类， 即轴突(axon)和树突(dendrite)。 轴突是个突出部分，长度可达1m，把本神经元的输出发送至其它 相连接的神经元。树突也是突出部分，但一般较短，且分枝很多， 与其它神经元的轴突相连，以接收来自其它神经元的生物信号。
❖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）。 人工神经网络应当称为计算神经网络。
3
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
BNN
(＋)传感输入
BPR
BI
B－生物的
第四章 计算智能(1)
神经计算
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。
2
4.1 概述
什么是计算智能
❖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。
知识
(＋)传感数据 ANN APR
AI
A－符号的
计算 (＋)传感器 CNN CPR CI
C－数值的
复杂性
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4.1 概述
❖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。
有
BP
有
AVQ
有
CPN
有
BM
有
CM
有
AHC
有
ARP
有
SNMF
有
Hebb 律 Hebb 律 误差修正 误差修正 误差修正 误差修正 误差修正 Hebb 律 Hebb/模拟退火 Hebb/模拟退火 误差修正 随机增大 Hebb 律
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4.2 神经计算 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。
8
人工神经网络的特性
❖并行分布处理 ❖非线性映射 ❖通过训练进行学习 ❖适应与集成 ❖硬件实现
4.2 神经计算
9
4.2.2 人工神经网络的结构
-1 X1 W j 1
X2
Wj2 ···
W jn
Σ ( )
Xn
图4.2 神经元模型
4.2 神经计算
Yi
10
4.2 神经计算
图4.2中的神经元单元由多个输入xi，i=1,2,...,n 和一个输出y组成。中间状态由输入信号的权
❖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。
❖无师学习算法：不需要知道期望输出。 ❖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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ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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4.2 神经计算
和表示，而输出为
n
y j (t) f ( w ji xi j )
（4.1）
i 1
式中，j为神经元单元的偏置，wji为连接权系
数。 n为输入信号数目，yj为神经元输出，t为
时间，f( )为输出变换函数，如图4.3。
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4.2 神经计算
f(x)
f(x)
f(x)
1
0 x0
x
1
0
x
1
x
-1
(a)
(b)
人工神经网络的典型模型
表 4.2 人工神经网络的典型模型
模型名称 AG SG
ART-I DH CH BAM AM
ABAM CABAM
FCM LM DR LAM
有师或无师 无 无 无 无 无 无 无 无 无 无 有 有 有
学习规则 Hebb 律 Hebb 律 竞争律 Hebb 律 Hebb/竞争律 Hebb/竞争律 Hebb 律 Hebb 律 Hebb 律 Hebb 律 Hebb 律 Hebb 律 Hebb 律
5
4.1 概述
❖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。
正向或反向传播 反向 反向 反向 反向 反向 反向 反向 反向 反向 反向 正向 正向 正向
应用领域 数据分类 信息处理 模式分类 语音处理 组合优化 图象处理 模式存储 信号处理 组合优化 组合优化 过程监控 过程预测，控制 系统控制
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续前表：
OLAM
有
FAM
有
BSB
有
Perceptron
有
Adaline/Madaline
x1
x1’
V1
x2
x2’
V2
xn
xn’
输入
Vn 输出
图4.4 反馈网络
15
4.2 神经计算
反向传播
❖前馈网络:前馈网 络具有递阶分层 结构，由同层神 经元间不存在互 连的层级组成， 如图4.5。
x1
w11
y1
w1m
x2
输入层
yn 隐层
输出层
图4.5 前馈网络
16
4.2 神经计算
人工神经网络的主要学习算法
于最一般的情况，此函数取
❖ f i ( wij x j
) 形式。
i
j
13
神经网络模型的基本组成
神经网络结构
连接矩阵 连接模式
多层、单层 反馈、前馈
w11 w1n
W
wn1 wnn
14
4.2 神经计算
❖递归（反馈）网络: 在递归网络中，多 个神经元互连以组 织一个互连神经网 络，如图4.4。
(c)
图4.3 神经元中的某些变换（激发）函数
(a) 二值函数 (b) S形函数 (c) 双曲正切函数
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4.2 神经计算
人工神经网络的基本特性和结构
❖人工神经网络是具有下列特性的有向图：
❖ 对于每个节点 i 存在一个状态变量xi ； ❖ 从节点 j 至节点 i ，存在一个连接权系统
数wij； ❖ 对于每个节点 i ，存在一个阈值 i； ❖对于每个节点 i ，定义一个变换函数fi ；对