1神经网络概述解析

络模型的结构、特点、典型训练算法、运行方式、典型问题解决方法；
3、掌握软件实现方法； 为他们今后从事人工神经网络的研究和应用打下一定的基础。
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二、教学内容

MATLAB神经网络工具箱 神经网络概述 感知机 线性神经网络 BP神经网络 RBF网络 竞争网络 反馈神经网络(Hopfield) 随机神经网络（Boltzman) 遗传算法、PSO与神经网络优化
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人工智能的研究方法
对人工智能的研究必然借鉴自然智能
—人脑的研究成果，根据侧重点的不同， 可分为三大类：
结构模拟：神经计算，生理学派，连接主义 功能模拟：符号推演，心理学派，符号主义 行为模拟：控制进化，控制论学派，行为主
义，进化主义
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结构模拟－神经计算
生理学派
根据人脑的生理结构和工作机理，实现计算
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三、主要参考书

神经网络设计 Hagan 机械工业出版社 MATLAB神经网络原理与实例精解 陈明 清华大学出版社 MATLAB神经网络应用设计 张德丰 机械工业出版社 MATLAB神经网络应用设计 闻新 科学出版社 人工神经网络导论 蒋宗礼 高等教育出版社 人工神经网络与模拟进化计算 阎平凡 清华大学出版社 人工神经网络教程 韩力群 北京邮电大学出版社 神经网络 侯媛彬 西安电子科技大学出版社
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人工智能的研究目标
长期目标：
制造智能机器，使其具有 看、听、说、写等感知交互能力 联想、推理、理解、学习等思维能力 分析、解决问题和发明创造的能力
近期目标：
实现机器智能，即部分的或某种程度上的智能。 已取得很多成果：Deep Blue，Backgammon，
Expert System，Auto Drive，etc.
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人工智能的研究内容



搜索技术 知识表示 规划方法 机器学习 认知科学
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人工智能的研究领域



自然语言理解与机器翻译 专家系统与知识工程 定理证明 博弈 机器人 数据挖掘与知识发现
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人工智能的研究领域



多Agent系统 复杂系统 足球机器人


两个组织：RoboCup和FIRA 模拟组与机器人组 控制方式：FIRA采用集中控制，而RoboCup 采用分布式控制 清华大学获得2001年RoboCup冠军
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马文•明斯基 （Marniv Lee Minsky）
框架理论的创立者 首位获得图灵奖的人工智能学者
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约翰•麦卡锡 （John McCarthy）
LISP语言的发明人
首次提出AI的概念
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赫伯特•西蒙 （Herbert A. Simon）
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什么是人工智能？
Artificial Intelligence，AI，最初在1956年被引入 AI是指用计算机模拟或实现的智能。 它是计算机科学的一个分支，研究的是如何使
机器具有智能的科学与技术。特别是如何在计 算机上实现或再现人工智能。 它涉及计算机科学、脑科学、神经生理学、心 理学、语言学、逻辑学、认知科学、思维科学、 行为科学和数学，以及信息论、控制论和系统 论等众多领域。
1. 2. 3. 力 4. 5. 6. 7. 8. 感知与认识客观事物、客观世界和自我的能力 通过学习取得经验与积累知识的能力 理解知识，运用知识和经验分析、解决问题的能 联想、推理、判断、决策的能力 运用语言进行抽象、概括的能力 发现、发明、创造、创新的能力 实时、迅速、合理地应付复杂环境的能力 预测、洞察事物发展变化的能力
逻辑网络，采用符号推演的方法，实现搜索、 推理、学习等功能。如自动机器推理、定理证 明、专家系统、机器博弈等
擅长模拟人脑的逻辑思维，便于实现人脑的高
级认知功能（推理、决策等）
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行为模拟－控制进化
控制论学派
基于“感知—行为模型”，模拟人在控制过程中
的智能活动和行为特征：自优化、自适应、自学 习、自组织等 又成为现场AI（Situated AI），强调智能系统 与环境的交互 认为智能取决于感知和行动，智能行为不需要知 识，认为人的智能、机器的智能可以逐步进化， 但必须与现实交互
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学习要求
阅读10~15篇文献（查阅适当的参考文献，将所学的知 识与自己未来研究课题（包括研究生论文阶段的研究 课题）相结合起来，达到既丰富学习内容，又有一定 的研究和应用的目的） 思考题 计算机练习，结合Matlab应用
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考核

试卷形式
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第一章 神经网络概述
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§1.1智能的概念

智能是个体有目的的行为，合理的思维，以及有 效的适应环境的综合能力。也可以说，智能是个 体认识客观事物和运用知识解决问题的能力。
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人机交互技术
正在与深蓝下棋的卡斯帕罗夫
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IBM的“深蓝”

“深蓝”的技术指标：



32个CPU 每个CPU有16个协处理器 每个CPU有256M内存 每个CPU的处理速度为200万步/秒
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历史上的人工智能大师 阿伦•图灵 （Alan Turing）
计算机科学理论的 创始人 人工智能之父
机的智能，是一种局部和近似的模拟(ANN)
特点：
利用NN的自学习能力获取知识，再利用知识解决问题 具有高度的并行性、分布性、很强的鲁棒性和容错性 擅长模拟人脑的形象思维，便于实现人脑的低级感知
功能：图象、语音的识别和处理
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功能模拟－符号推演
心理学派
根据人脑的心理模型，将知识/问题表示成某种
神经网络理论
Neural Network Theory
太原理工大学信息工程学院

适用领域：计算机技术 先修课程：高等数学、离散数学、C语言 （或Matlab）程序设计、
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一、课程目的与要求
人工神经网络是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。它是模拟生物 神经结构的新型计算机系统，目前已有广泛的应用。 本课程主要介绍人工神经网络的基本构成和基本的网络模型，是在分析 单元的生物背景、结构的基础上，强调设计考虑、算法公式及应用。本课程 的主要目的是：使学生 1、了解智能系统描述的基本模型； 2、掌握人工神经网络的基本概念、单层网、多层网、循环网等各种基本网