第1章 智能信息处理导论

模糊系统和进化计算结合；神经网络与近代信号处理方法 小波、分形结合；专家系统与模糊逻辑、神经网络的结 合，以便有效地模拟人脑的思维机制，使人工智能导向生 物智能。
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1.3 研究内容

图像处理，如实现医学图像(CT图像、超声图像等)的图像分割、三维 重建、诊断分类建模、辅助诊断等；如对卫星和航拍的遥感图像进行 纹理分析和建模，用于军事、自然灾害预报、资源勘探等； 计算智能(人工神经网络、遗传算法等)、人工智能 数据挖掘，综合运用人工智能、计算智能、数理统计等技术从大量数 据中挖掘有价值和隐含的知识，如聚类分析； 数据融合，利用不同信息源数据的互补性和冗余性提供信息处理的精 确性，如目标识别； 数据可视化，将数据转换为图像显示出来； 。。。

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模糊理论是能够处理信息不确定性的方法。它模仿人脑
的不确定性概念判断、推理思维方式，对于模型未知或 不能确定的描述系统，以及非线性的控制对象，应用模 糊集合和模糊规则进行推理，解决难于处理的模糊信息 问题。
综上，基于人工神经网络、进化计算和模糊理论的现代
智能信息处理方法，借鉴生物智能的研究成果，运用现 代计算方法，能实现自适应、并行、高度非线性的智能 信息处理系统。
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)
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五、课程设置
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

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不确定性：真实性不能完全肯定，而只能对其为真的可 能性给出某种估计，“如果头疼发烧，则大概患了感冒” 不完全：“生物学中的基因”； 不可靠：“中奖短信息”； 不一致：“医疗诊断，不同医生对同一病症有不同结 论”； 不精确（模糊性）：其含义不够确切，“小王是高个 子” 2、智能的涵义非常广泛，包括： 知识如何获取、表达和存储； 智能行为如何产生和学习； 传感器信号如何转换成各种符号； 10 怎样利用各种符号执行逻辑运算，进行推理及规划； 11 甚至包括动机、情感如何发展和运用；


《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
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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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1.1 智能信息处理概念
1、信息处理：
数 据 源

信息
信息

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计算智能与人工智能的区别主要在于：计算智能采用数值计算方
法对测试数据进行分析处理，而不是基于某种给定的规则或知识 进行处理。 目前而言，基于计算智能方法的智能信息处理主要包括人工神经 网络、进化计算、模糊逻辑、小波分析等方法。 人工神经网络是模仿延伸人脑认知功能的一种现代智能信息处理 方法，大脑是人类智能、思维和意识等一切高级神经活动的物质 基础，因此通过构造具有类似人脑智能的智能信息处理系统，可 以解决传统方法所不能或难以解决的信息处理问题。 进化计算的提出也源于仿生学的研究。它是从生物进化的机理中 发展出的适合于现实世界复杂问题优化的进化算法。其理论基础 是达尔文进化论，借鉴了进化生物学的遗传、变异、自然选择等 理论。
智能信息处理可蕴含多种理论和方法，
如何运用计算机来实现信息处理的智能化，如：研究和模
拟人的认知和推理能力；
如何将信息处理以便于人的分析和理解， 如何从大量信息中挖掘和发现有价值的知识； 如何利用不同信息的互补性和冗余性来提高信息处理和决
策的可靠性和精确性等。
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实际生活中的应用
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文字识别
智能机器人NAO 指纹识别 世博会法国馆吉祥物
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3. 智能ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ息处理的特点
① 智能信息处理涉及到信息科学的多个领域，是现代信 号处理、人工智能和计算智能等理论和方法的综合应 用。 ② 智能信息处理的基础理论：信息融合、神经网络、模
糊计算、进化计算、协同计算等
③ 智能信息处理的对象：广泛地模拟人的智能来处理各 种复杂信息，包括非结构化信息、海量信息、不完全 信息、不确定信息、不精确信息、不一致信息、多媒 体信息、时间空间信息、认知信息等。
传输
信息
知识 应用
抽取
处理
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 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。
智能信息处理导论
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李丽娜 llncs@
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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 话题；
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进化计算包括遗传算法和近年来发展起来的微粒群算法等。遗传 算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算 模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。在机器 学习、模式识别、图像处理、最优控制等领域得到了广泛的应 用。 蚁群、微粒群算法是近年来新发展起来的一种进化计算技术，主 要源于对蚂蚁、鸟类群体行为进行建模与仿真研究结果。 现代智能信息处理方法的一个重要应用领域是模糊信息的处理。 随着系统复杂程度不断提高，人们对精确而有意义的描述的能力 不断降低，以至于在达到一定阈值之后，系统的精确性和复杂性 之间呈现出几乎相互排斥的性质。因此有必要研究能够处理模糊 性和不确定性的智能信息处理方法。

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1.5 展望
智能信息处理涉及人工智能、信号处理、计算智能等多个
领域，其积极意义在于促进了基于计算和物理符号结合的 各种智能理论、模型的发展，功能更强大，并能够实现更 复杂系统的智能行为。
目前研究关注于各种智能信息处理技术的结合，以及技术
在更广泛领域的应用。
如模糊技术、神经网络和遗传算法综合集成；神经网络与
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四、研究内容 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
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
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
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1.2 智能信息处理的产生和发展

代智能信息处理方法的核心概念是智能。智能包括3个层次，即生物智 能、人工智能和计算智能。 、生物智能是由人脑的物理化学过程体现出来的，其物质基础是有机 物。
、相对生物智能而言，人工智能则是非生物的，是人为实现的，通常 采用符号表示。人工智能的基础是人类的知识和传感器测量得到的数 据。
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数据分析，如中央银行对各支行业务进行统计；

信息融合
多源信息融合技术是研究对多源不确定性信息进行综合处理及利 用的理论和方法，即对多个信息源的信息进行多级别、多方面、 多层次的处理，产生新的有意义的信息。 信息融合最早应用于军事领域，是组合多源信息和数据完成目标 检测、关联、状态评估的多层次、多方面的过程，其目的是获得 准确的目标识别，完整而及时的战场态势和威胁评估。 随着传感器技术、计算机科学的发展，各种面向复杂应用背景的 多传感器系统大量涌现，使得多渠道的信息获取、处理和融合成 为可能，多源信息融合技术成为智能处理的一个重要研究方向， 应用到金融管理、心理评估和预测、医疗诊断、气象预报、辅助 军事决策、遥感遥测等领域。
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三、国内主要科研机构

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 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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1.4 本课程讲述的主要技术
模糊理论 模糊集的概念和运算、模糊逻辑、模糊推理 粗糙集 定义、粗糙集信息处理方法、应用举例 神经网络 生物学原理、结构、BP网络、RBF网络 遗传算法 思想来源、基本算法、应用举例、改进 蚁群算法 原理、基本流程、改进以及应用 免疫算法 免疫概念、算法流程、应用
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课程说明
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。
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。 (3) 培养高素质信息处理人才的需要
、计算智能是由计算机软件和现代数学计算方法实现的，其基础是数 值方法和传感器测量得到的数据。

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括的说，上述3个层次的智能分别由有机过程、符号运算和数值计算实
智能信息处理最早起源于20世纪30-40年代，但长期发展缓 慢。传统意义上的智能信息处理依赖于人工智能技术和方法。 数字计算机应用后，以人工智能符号运算、推理为基础的智能 信息处理有了一定发展，在智能仪器、自动跟踪监测仪器系 统、自动控制与制导系统、自动诊断系统等领域得到了一定应 用。 此阶段的智能信息处理系统的共同特点是模仿或代替与人的思 维有关的功能，通过逻辑符号处理系统的推理规则来实现自动 诊断、问题求解以及专家系统智能。 随着测试和信息技术的飞速发展，传统方法不能适应信息量迅 速增大的需求，无法满足人们对智能信息处理系统在实时性、 可靠性和智能性等多方面的要求。基于计算智能的智能信息处 理能克服这些不足，近年来得到了长足发展。