现代计算方法专题讲座
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• 自然选择是对生物的表现型的选择遗传变 异是基因型中某个遗传密码形成突变，或 者遗传密码进行重新组合。
• 在模仿进化原理而形成的仿生计算中最基础与典 型的算法就是遗传算法(Genetic Algorithm)
• 遗传算法是John Holland开发的一种进化算法 • 遗传算法的基本操作：
Step 1 将问题求解的对象编码成由基因组成的 染色体；
◆1943年，神经生物学家W.McCullch和数学家 W.Pitts在著名的论文《神经活动内容概念的逻辑 演算》中总结生物神经元的基本生理特征，提出了 第一个神经计算模型，即神经元的阈值元件模型， 简称MP模型。
◆1949年，加拿大心理学家Douald Hebb在他的论 著《行为的组织》一文中，对大脑神经元的学习与 条件反射做了大胆假设：如果两个神经元都处于兴 奋激活状态，那么彼此的突出联结权机会得到加强。 这就是著名的Hebb学习规则。
数。
பைடு நூலகம்
案例
• 人工神经网络模型中激励函数Sigmoid图像 ，Matlab程序如下 ： • v = -10: 0.1: 10; • a = .5; • f = 1./(1 + exp(-a * v)); • plot(v, f, 'red'); • hold on; • % another 'a': • a = .8; • f = 1./(1 + exp(-a * v)); • plot(v, f, 'blue'); • % once more: • a = 2; • f = 1./(1 + exp(-a * v)); • plot(v, f, 'green');
◆具有一组突触连接，用表示神经元与的联结强 度，或称为权值，但ANN的权值可取正与负值。
◆具有反映生物神经元时空整合功能的输入信号 累加器。
◆具有一个激励函数，勇于转换神经元的输出。 激励函数将输出信号压缩(限制)形成一个范围 的有限值。
人工神经网络的基本方法
Step 1 设计神经网络结构，特别是学习方法； Step 2 利用训练集求解神经网络参数； Step 3 对已有参数进行计算并学习修正网络参
◆ 1994年,美国科学家Adelman在Science上发表了第 一篇用DNA分子的生化反应进行计算并解决人类数 学问题的开创性文章。这个事件则向人们揭示，生 命体也是计算的主体，不仅人、动物甚至更简单的 生命物质也会进行计算，例如细胞核DNA份子也可 以是计算的主体。
◆ 2003年,人类染色体的DNA全序列测序完成，从此人 类有了自己的遗传密码。这件事告诉人们生命体是 计算的产物，这种计算依赖的数据和计算程序的编 码隐藏在人类已测定的30亿个碱基对中。
◆Rochester, John Holland与IBM公司的研究人员 合作以网络吸收经验来调节强度模拟了Hebb的学习 规则，并在计算机上实现了学习，产生了许多涌现 现象，使计算机有了类似人脑的学习功能。
三、蚁群智能计算
生物群体的行为反应了生物的集群智 能，例如鸟群飞行的自动队列、鱼群在游 动中交换位置、细胞群有序地传播信息等， 表现出十分有效的群体决策能力。各种不 同的集群智能现象启发人们产生不同的模 仿集群智能的算法，例如蚁群算法、粒子 群算法、元胞自动机算法等。
GA (P, f , s,c, m, Pc, Pm )
案例
• 实例目标函数作图，Matlab程序 x = -1: 0.01: 2; y = x .* sin(10*pi * x) + 2.0; plot(x, y); grid on;
二、人工神经网络
• 早在20世纪上半叶开始了这个领域的研究，在多 半个世纪的发展中成为无论在理论还是应用方面 都日趋成熟的仿生计算分支。
Step 2 设计杂交和变异规则；
Step 3 设计适应值函数并进行遗传操作。
GA的形式化定义
• 记 P Bl 为抽象的个体，Bl 为所有字符长度为 l 的二进制串的集合。种群 P ( p1, p2, , pn ) 表示为 n 个个体的一个组，记为 P Bl ，定义适 应值函数 f : Bl R (实数)， f ( pi ) 称为个体的适应值。选择操作的算子定义 为 s : Bl Bl ；杂交操作的算子 c : Bl Bl Bl ；变异 操作的算子 m : Bl Bl 。定义 Pc [0,1] 为杂交概率， Pm [0,1] 为变异概率，则一下七元组就定义了一个 遗传运算（即为一个特定的GA）
• 神经网络具有学习功能，其学习也称训练。神经 网络能够从环境中学习，从而以新的方式对环境 的变化作出反应时神经网络最有意义的性质。
• 1949年Hebb提出了最著名的经典学习规则，称为 Hebb学习规则，用于调整神经网络的突触权值。
人工神经网络是大量模拟神经元互连而成的网络， 是人脑的抽象、简化、模拟，反映人脑的基本特征。 ANN模型具有下面三个要素：
蚁群算法的基本假设
◆ 蚂蚁之间通过信息素和环境进行通信，每只蚂蚁 只根据其邻近的局部环境做出反应，并发生影响。
◆ 蚂蚁对环境的反应由其自身原因决定。由于生物 的基因学说，可以认为实际上是其基因的适应性 表现，即蚂蚁是对环境反应的表现型主体。
◆ 在个体水平上每只蚂蚁仅根据环境作独立选择， 而在群体水平上单只蚂蚁的行为是随机的，但是 蚂蚁可通过关联性，自组织地形成高度有序的群 体行为。
进入21世纪短短的10年， 向生命世界学习计算的思想悄 然在科学界传播开来，形成新 的计算主义。
一、进化计算方法（遗传算法）
• 两种力量导致了生物进化的产生，构成进 化的基本要素：变异与选择。
• 根据现代生物进化理论，所有的生物体的 特征及其变化都受到基因的控制，并将自 己的基因拷贝给子女，这就是遗传密码。
现代计算方法专题讲座
提纲
• 进化计算方法（遗传算法） • 人工神经网络 • 蚁群智能计算 • 数据挖掘技术与方法（支持向量机）
背景介绍
21世纪，系统生物学的诞生进一步提 升了后基因组时代的生命科学研究能力。 正如胡德所说：“系统生物学将是21世纪 医学和生物学的核心驱动力。”
生物学世纪的两桩令人瞩目的科学事件
• 在模仿进化原理而形成的仿生计算中最基础与典 型的算法就是遗传算法(Genetic Algorithm)
• 遗传算法是John Holland开发的一种进化算法 • 遗传算法的基本操作：
Step 1 将问题求解的对象编码成由基因组成的 染色体；
◆1943年，神经生物学家W.McCullch和数学家 W.Pitts在著名的论文《神经活动内容概念的逻辑 演算》中总结生物神经元的基本生理特征，提出了 第一个神经计算模型，即神经元的阈值元件模型， 简称MP模型。
◆1949年，加拿大心理学家Douald Hebb在他的论 著《行为的组织》一文中，对大脑神经元的学习与 条件反射做了大胆假设：如果两个神经元都处于兴 奋激活状态，那么彼此的突出联结权机会得到加强。 这就是著名的Hebb学习规则。
数。
பைடு நூலகம்
案例
• 人工神经网络模型中激励函数Sigmoid图像 ，Matlab程序如下 ： • v = -10: 0.1: 10; • a = .5; • f = 1./(1 + exp(-a * v)); • plot(v, f, 'red'); • hold on; • % another 'a': • a = .8; • f = 1./(1 + exp(-a * v)); • plot(v, f, 'blue'); • % once more: • a = 2; • f = 1./(1 + exp(-a * v)); • plot(v, f, 'green');
◆具有一组突触连接，用表示神经元与的联结强 度，或称为权值，但ANN的权值可取正与负值。
◆具有反映生物神经元时空整合功能的输入信号 累加器。
◆具有一个激励函数，勇于转换神经元的输出。 激励函数将输出信号压缩(限制)形成一个范围 的有限值。
人工神经网络的基本方法
Step 1 设计神经网络结构，特别是学习方法； Step 2 利用训练集求解神经网络参数； Step 3 对已有参数进行计算并学习修正网络参
◆ 1994年,美国科学家Adelman在Science上发表了第 一篇用DNA分子的生化反应进行计算并解决人类数 学问题的开创性文章。这个事件则向人们揭示，生 命体也是计算的主体，不仅人、动物甚至更简单的 生命物质也会进行计算，例如细胞核DNA份子也可 以是计算的主体。
◆ 2003年,人类染色体的DNA全序列测序完成，从此人 类有了自己的遗传密码。这件事告诉人们生命体是 计算的产物，这种计算依赖的数据和计算程序的编 码隐藏在人类已测定的30亿个碱基对中。
◆Rochester, John Holland与IBM公司的研究人员 合作以网络吸收经验来调节强度模拟了Hebb的学习 规则，并在计算机上实现了学习，产生了许多涌现 现象，使计算机有了类似人脑的学习功能。
三、蚁群智能计算
生物群体的行为反应了生物的集群智 能，例如鸟群飞行的自动队列、鱼群在游 动中交换位置、细胞群有序地传播信息等， 表现出十分有效的群体决策能力。各种不 同的集群智能现象启发人们产生不同的模 仿集群智能的算法，例如蚁群算法、粒子 群算法、元胞自动机算法等。
GA (P, f , s,c, m, Pc, Pm )
案例
• 实例目标函数作图，Matlab程序 x = -1: 0.01: 2; y = x .* sin(10*pi * x) + 2.0; plot(x, y); grid on;
二、人工神经网络
• 早在20世纪上半叶开始了这个领域的研究，在多 半个世纪的发展中成为无论在理论还是应用方面 都日趋成熟的仿生计算分支。
Step 2 设计杂交和变异规则；
Step 3 设计适应值函数并进行遗传操作。
GA的形式化定义
• 记 P Bl 为抽象的个体，Bl 为所有字符长度为 l 的二进制串的集合。种群 P ( p1, p2, , pn ) 表示为 n 个个体的一个组，记为 P Bl ，定义适 应值函数 f : Bl R (实数)， f ( pi ) 称为个体的适应值。选择操作的算子定义 为 s : Bl Bl ；杂交操作的算子 c : Bl Bl Bl ；变异 操作的算子 m : Bl Bl 。定义 Pc [0,1] 为杂交概率， Pm [0,1] 为变异概率，则一下七元组就定义了一个 遗传运算（即为一个特定的GA）
• 神经网络具有学习功能，其学习也称训练。神经 网络能够从环境中学习，从而以新的方式对环境 的变化作出反应时神经网络最有意义的性质。
• 1949年Hebb提出了最著名的经典学习规则，称为 Hebb学习规则，用于调整神经网络的突触权值。
人工神经网络是大量模拟神经元互连而成的网络， 是人脑的抽象、简化、模拟，反映人脑的基本特征。 ANN模型具有下面三个要素：
蚁群算法的基本假设
◆ 蚂蚁之间通过信息素和环境进行通信，每只蚂蚁 只根据其邻近的局部环境做出反应，并发生影响。
◆ 蚂蚁对环境的反应由其自身原因决定。由于生物 的基因学说，可以认为实际上是其基因的适应性 表现，即蚂蚁是对环境反应的表现型主体。
◆ 在个体水平上每只蚂蚁仅根据环境作独立选择， 而在群体水平上单只蚂蚁的行为是随机的，但是 蚂蚁可通过关联性，自组织地形成高度有序的群 体行为。
进入21世纪短短的10年， 向生命世界学习计算的思想悄 然在科学界传播开来，形成新 的计算主义。
一、进化计算方法（遗传算法）
• 两种力量导致了生物进化的产生，构成进 化的基本要素：变异与选择。
• 根据现代生物进化理论，所有的生物体的 特征及其变化都受到基因的控制，并将自 己的基因拷贝给子女，这就是遗传密码。
现代计算方法专题讲座
提纲
• 进化计算方法（遗传算法） • 人工神经网络 • 蚁群智能计算 • 数据挖掘技术与方法（支持向量机）
背景介绍
21世纪，系统生物学的诞生进一步提 升了后基因组时代的生命科学研究能力。 正如胡德所说：“系统生物学将是21世纪 医学和生物学的核心驱动力。”
生物学世纪的两桩令人瞩目的科学事件