人工智能计算智能和机器学习(PPT 25张)

第六讲 计算智能概论
• 计算智能方法
演化式计算方法 演化式计算是一个通用名次，泛指以达尔 文进化论“适者生存，不适者淘汰”为基础， 来模拟自然界演化过程所建立的计算模式。演 化式计算方法又可分为下列算法： •Ant colony optimization (蚁群最佳 化方法) •Genetic algorithm (遗传演算法) •Particle swarm optimization (粒子 群优化法)
第六讲 计算智能概论
• 计算智能的应用
• • • • • • • • • 自动控制 影像处理 语音识别 自然语言处理 财务预测 游戏理论 机器人 数学规划 交通运输 • • • • • • • • • 工业程序 航空工业 艺术 物理化学 医学 经济学 智慧控制 互动式玩具 无人载具
第七讲 机器学习概论
第六讲 计算智能概论
• 计算智能算法
• Ant colony optimization (蚁群最佳化方法) • Genetic algorithm (遗传演算法) • Particle swarm optimization (粒子群优化 法)
第六讲 计算智能概论
• 计算智能算法
蚁群算法(ant colony optimization, ACO) 又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优 化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于 1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于 蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。 蚁群算法是一种求解组合最优化问题的新 型通用启发式方法，该方法具有正反馈、分布 式计算和富于建设性的贪婪启发式搜索的特点。 通过建立适当的数学模型，基于故障过电流的 配电网故障定位变为一种非线性全局寻优问题。
• 机器学习的概念
第六讲 计算智能概论
• 计算智能算法
粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO) 又称微粒群算法，是由J. Kennedy和R. C. Eberhart等于1995年开发的一种演化计算技术， 来源于对一个简化社会模型的模拟。其中“群 (swarm)”来源于微粒群符合M. M. Millonas 在开发应用于人工生命(artificial life)的 模型时所提出的群体智能的5个基本原则。 “粒子(particle)”是一个折衷的选择，因为 既需要将群体中的成员描述为没有质量、没有 体积的，同时也需要描述它的速度和加速状态。
第六讲 计算智能概论
• 计算智能方法
人工生命(AL:Artificial life) 通过人工模拟生命系统,来研究生命的领 域。人工生命的概念，包括两个方面内容： 1）、属于计算机科学领域的虚拟生命系 统，涉及计算机软件工程与人工智能技术 2）、基因工程技术人工改造生物的工程 生物系统，涉及合成生物学技术。
第六讲 计算智能概论
• 计算智能算法
遗传演算法 是模拟自然界生物演化过程及运作机制 以求优先问题解决方法（桉）的人工智能技 术。其主要的组成元素有父代（母代）、子 代及交配与突变方法，及优先选择函数（模 拟进化论中之"天择"部分）。此为透过遗传 之方式在下一代的物件能更有调适环境或游 戏规则之过程，另外之同一代之调适行为即 是学习或模拟与其他经学习后之调适行为， 而自然演化即是一种优先及隐式学习的过程。 演化亦是一种试误与选择及淘汰同步进行之 过程。
第六讲 计算智能概论
Fra Baidu bibliotek• 计算智能方法
模糊集合论 1965年美国学者扎德在数学上创立了一 种描述模糊现象的方法—模糊集合论。这种 方法把待考察的对象及反映它的模糊概念作 为一定的模糊集合，建立适当的隶属函数， 通过模糊集合的有关运算和变换，对模糊对 象进行分析。模糊集合论以模糊数学为基础， 研究有关非精确的现象。客观世界中，大量 存在着许多亦此亦彼的模糊现象。
第六讲 计算智能概论
•计算智能的概念
•计算智能方法
•计算智能算法
•计算智能的应用
第六讲 计算智能概论
• 计算智能的概念 计算智能(computational intelligence)
属于现代人工智慧(artificial intelligence) 的一门分支，能够让机器或资讯系统自动地推 理和学习。 所谓计算智能是一种计算的模式及智慧型 工具。它能够在不确定的环境中，直接输入原 始资料，再透过精确的平行表示方法来处理资 料，最后及时产生可靠且高容错能力的结果。
第六讲 计算智能概论
• 计算智能方法
信任网络(belief network) 又称贝氏网络(Bayesian network)或是有 向非循环图形模型(directed acyclic graphical model)，是一种机率图型模型，借 由有向非循环图形(directed acyclic graphs, or DAGs )中得知一组随机变量{X1,X2,...,Xn} 及其n组条件机率分配(conditional probability distributions, or CPDs)的性 质。举例而言，贝氏网络可用来表示疾病和其 相关症状间的机率关系；倘若已知某种症状下， 贝氏网络就可用来计算各种可能罹患疾病之发 生机率。
第六讲 计算智能概论
• 计算智能方法
类神经网络（ANN） 根据计算的连接路径连接信息处理 的数学计算模型或者使用。研究人员在 一个精确的定义的协议之后,所谓的神 经网络,也被称为神经网络(SNN或只是 称为神经网络(尼龙使人工神经元网络 组相互关联的。但多数人同意,它包括 一个简单的网络,在处理处置的元素,元 素之间的全球行为参数决定，主要是神 经元与触突，就是拓朴学的点和弧了， 实用於计算机模拟．
第六讲 计算智能概论
• 计算智能方法
• Fuzzy set theory (模糊集合论) • Artificial neural network (类神经网路)
• Belief network (信赖网路)
• Artificial life (人工生命) • Evolutionary computation (演化式计算方法)