智能信息处置导论优质课件专业知识讲座

于图像的人机交互、多媒体信息的编码与理解、大规模高维数据可视化等。 大连理工：互联网科学、智能计算、搜索引擎、数据挖掘、优化算法、机器
学习。
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四、研究内容 当之处，请联系本人或网站删除。 智能信息处理方法 不确定性信息处理（模糊集与粗糙集理论）、 人工神经网络、进化计算（遗传算法）、 群体智能（蚁群算法、粒子群算法）、 人工免疫、量子算法、 数据挖掘（分类、聚类分析）、 混沌信息处理、分形信息处理、 信息融合技术； 智能信息处理技术的应用
智能通信、机器人、模式识别、图像处理、工业控制、聚类 分析、计算机视觉、目标识别、智能交通、智能医疗等
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实例
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高速公路限速控制器 (神经网络——RBF神经网络) 雷达天线对复杂背景下的雷达目标进行扫描搜索时，可能
话题；
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课程说明 当之处，请联系本人或网站删除。
一、智能信息处理
智能信息处理是计算机科学中的前沿交叉学科，是应用导向的综合性 学科，其目标是处理海量和复杂信息，研究新的、先进的理论和技 术。
智能信息处理研究涵盖基础研究、应用基础研究、关键技术研究与 应用研究等多个层次。
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第1章 概述
智能信息处理概念 智能信息处理的产生与发展 研究内容 本课程讲述的主要技术 展望
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(3) 培养高素质信息处理人才的需要
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本三文、档国所内提主供要的科信研息机仅构当供之参处考，之请用联，系不能本作人为或科网学站依删据除，。请勿模仿。文档如有不
吉林大学智能信息处理、知识工程、计算智能； 中国科学院智能信息处理重点实验室、复旦大学上海市智能信息处理重点实验
室、南开大学智能信息处理实验室、大连理工大学智能信息处理实验室； 西南交通大学智能信息处理实验室、中国矿业大学---中国科学院智能信息处
二、开设智能信息处理课程的必要性：
(1) 国家信息化发展的需要：国家《2006—2020年国家信息化发展战 略》规划中指出，信息化是充分利用信息技术，开发利用信息资源， 促进信息交流和共享，提高经济增长质量，推动经济社会发展转型的 历史进程。
(2) 信息学科理论发展的需要：计算机处理的知识显现出不确定、不完 全、不精确的特性，传统信息处理技术无法满足信息处理的需要。
和信息的过程和方法，就是利用对不精确性、不确定性的容忍来达
到问题的可处理和鲁棒性。
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不确定性：真当之实处性，不请能联完系本全人肯或定网，站而删除只。能对其为真的可 能性给出某种估计，“如果头疼发烧，则大概患了感冒”
出现只有一个真实目标却检测到多个目标点迹的情形，即 目标冗余。目标冗余处理可以准确提取目标数目和目标位 置，是目标识别的关键技术之一。(模糊聚类分析) 手写文字识别 (粗糙集理论) 仿真试验：两个移动机器人，一个扮演猎手的角色，另一 个扮演猎物的角色，猎手对猎物进行跟踪和捕捉。(机器 人的控制系统采用基于神经网络的控制结构，机器人之间 的竞争进化采用基于复数的遗传算法实现)
1.1 智能信息处理概念
1、信息处理：
数 信息 据 源 抽取
信息 传输
信息 处理
知识 应用
随着人类认识世界过程的深入，人类的知识也在不断丰富和更新， 出现不完全、不可靠和不确定的特性，传统技术无法满足信息处理 的需求。
智能信息处理技术 就是将不完全、不可靠、不精确、不一致和不确
定的知识和信息逐步改变为完全、可靠、精确、一致和确定的知识
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五、课程设置 当之处，请联系本人或网站删除。
理论课16学时，考核方式：闭卷考试；
实验课16学时，实验报告；
成绩：平时、考试、实验。 书籍 《智能信息处理与应用》 2010年电子工业出版社 李明 《智能信息处理技术基础》2008年天津大学出版社 张炳达 《智能信息处理技术》2003年高等教育出版社，王耀南 《智能信息处理》2012年国防工业出版社，熊和金等编著 《智能信息处理导论》 2013年清华大学出版社 孙红主编 《智能信息处理方法导论》 2004年机械工业出版社 高隽编著
理联合实验室、成都信息工程大学智能信息处理实验室。
主要研究方向 复旦大学：知识科学、文本处理、算法分析、语义网、认知科学、网格计算、
量子计算、图像识别、机器学习； 南开大学：图像/视频处理、音频/语音信息处理、信息检索、计算语言学
（自然语言处理）； 中科院：知识网格、智能科学、大规模知识处理、自然语言理解和翻译、基
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• 随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经累积到了一个开始引 发变革的程度。
• 移动互联(微博)、社交网络(facebook)、电子商务(淘宝)、物联网、车 联网、GPS等极大的拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速 膨胀变大。————大数据
特点： 海量的； 类型繁多(异构的，不同形式，如文本、图像、视频等)； 用途多样(渗透到多领域，金融、食品、医疗、交通、军事等); 快速获得(实时信息多).
价值： 数据处理； 统计和分析； 数据挖掘：关联规则分析、分类、聚类； 对未来趋势与模式的可预测分析：模型预测、机器学习等。
应用： 淘宝用户行为分析——推荐商品；移动互联网分析上网记录——热门