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➢模糊系统（Fuzzy System, FS）
65年，美国加州大学伯克莱分校的L.Zadeh 发表了著名论文Fuzzy Sets开创了模糊论。模糊 逻辑、模糊规则、模糊推理、模糊控制、隶属 度、模糊集合等。
§1.2 人工神经网络
§1.2.1 什么是神经网络 §1.2.2 人工神经网络研究的历史
§1.2.1 什么是神经网络
§1.2.2人工神经网络研究的历史
❖ 第一阶段 初始发展期 （40年代－60年代）
1．1943年，美国心理学家McCulloch和数学家 Pitts合作提出了形式神经元的数学模型，即M-P模 型。能完成有限的逻辑运算。
2．1949年，心理学家Hebb提出了改变神经元间 连接强度的Hebb规则。
3．1957年，计算机科学家Rosenblatt用硬件完 成了最早的神经网络模型，称之为感知器 （Perceptron）用来模拟生物的感知和学习能力。
§1.3 模糊系统
§1.3.1 模糊系统理论的起源和发展 §1.3.2 模糊系统的研究范畴
§1.3.1模糊系统理论的起源和发展
1. 1965年，美国控制论专家、加利福尼亚大学教 授扎德(L.A.Zadeh)首先提出模糊集合概念,发表了开 创性论文《模糊集合论(Fuzzy sets)》。他提出,模糊 数学的核心思想就是运用数学手段,仿效人脑思维， 对复杂事物进行模糊处理。模糊数学在基础理论和 实际应用等方面引起了各国学者的极大兴趣,并产生 了许多有价值的应用和惊人的成果。
2. 1973年，扎德教授又提出模糊逻辑(Fuzzy Logic)的理论，并积极倡导将模糊理论向人工智能 方向发展。模糊逻辑的研究虽然时间还不长，但在 智能模拟和智能控制等领域却已有了飞快的发展。
§1.1.2 计算智能所包含的领域
❖人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）
❖进化计算（Evolution Computing, EC） ❖模糊系统（Fuzzy System, FS）
➢进化计算（Evolution Computing）
遗传算法（Genetic Algorithm ,GA） 75年，Holand首次提出。组合优化等问题得到广 泛应用。
➢目前国内外研究状况
1. 研究机构
美国DARPA计划、日本HFSP计划、法国尤 里卡计划、德国欧洲防御计划、前苏联高技术发 展计划等；
2. 学 会
86年4月，美国物理学会在Snowbirds召开了 国际神经网络学术会议；
87年6月，IEEE在San Diego召开了国际神经 网络学术会议，并成立了国际神经网络学会；
2. Von.Neumann机的兴盛期，陶醉在成功的喜 悦之中，掩盖了新型计算机的发展的必然。
➢但是仍然有不少有识之士不断努力：
1.Boston大学的Grossberg和Carpenter提出 了自适应共振理论ART网络。
2.芬兰的Heisinki大学的Kohonen提出了自 组织映射网络。
3.日本的大坂大学的Fukushima提出了神经 认知机网络模型。
4.日本东京大学的Amari对神经网络进行了 数学理论的研究，为神经网络的研究奠定了理 论基础。
❖第三阶段 兴盛期 （80年代以后）
➢原因：
1.70年代末期研究和试图模拟视听觉的人 工智能专家遇到了挫折，人们习以为常的知 识难能教给计算机。
2.计算机的科学家发现前面有不可逾越的 鸿沟，线路微型的物理极限,人们思考 Von.Neumann机到底还能走多远。
计算智能ppt课件
目
录
序 篇 计算智能
第 一 章 绪论
第一篇 人工神经网络
第 二 Leabharlann Baidu 人工神经网络的基本模型 第 三 章 前馈型神经网络 第 四 章 反馈型神经网络 第 五 章 自组织竞争神经网络
第二篇 模糊系统
第 六 章 模糊数学基础 第 七 章 模糊控制理论
也有些人认为CI不属于AI，仅有部分重合。 AI：符号主义，知识、规则、推理。 左脑 CI：连接主义，数据、学习、记忆。 右脑
88年起，IEEE和国际神经网络学会每年召开 一次国际会议；
我国自91年开始每两年召开一次学术会议。
3. 刊物
1990年3月，IEEE神经 网络会刊问世。
4. 应用范围
已经渗透到各个领域，智能控制、模式识别、 计算机视觉、自适应滤波、信号处理、非线形优 化、语音识别、知识处理、传感技术与机器人等 等。神经网络代表一种新的主义—连接主义，解 决诸如知识表达、推理学习、联想记忆、乃至复 杂的社会现象，如混沌，社会演变的复杂系统的 统一模型，它预示着一个新的工业。
3.VLSI、脑科学、生物学、光学的进步为 人工神经网络的发展打下了基础。
➢兴盛期的代表人物：
1.1982年，加州大学的物理学家Hopfield提 出了Hopfield网络模型，并用电路实现。
2.1985年，Rumelhart提出了BP算法。
3.Hinton等人提出了Boltzman机模型。
4.1988年，蔡少堂提出了细胞神经网络模 型。
4．1962年，电机工程师Windrow和Hoff提出了 自适应线形元件Adaline是一个连续取值的线形网 络，在信号处理系统中用于抵消通讯中的回波和 噪声，应用十分广泛。
1. 第二阶段 低谷期 （60年代末－70年代末）
1. 原因：
1. 69年，人工智能之父Minskey和Papert发表 了《Perdeptron》一书指出了Perdeptron无科学价 值而言，连XOR逻辑分类都做不到，只能作线形 划分。
人工神经网络 是指模拟人脑神经系统
的结构和功能，运用大量的处理部件，由人工 方式构造的网络系统。
神经网络理论突破了传统的、线性处理的 数字电子计算机的局限，是一个非线形动力学 系统，并以分布式存储和并行协同处理为特色， 虽然单个神经元的结构和功能极其简单有限， 但是大量的神经元构成的网络系统所实现的行 为却是极其丰富多彩的。
1.进化规划（Evolution Programming ,EP）
60年代，由美国人L.J.Fogel等人提出的。 背景是求解时间序列预测问题。
1.进化策略（Evolution Strategies ,ES）
64年，由德国人I.Rechenberg等提出。背景 是求解流体动力学柔性弯曲管形状优化问题。
65年，美国加州大学伯克莱分校的L.Zadeh 发表了著名论文Fuzzy Sets开创了模糊论。模糊 逻辑、模糊规则、模糊推理、模糊控制、隶属 度、模糊集合等。
§1.2 人工神经网络
§1.2.1 什么是神经网络 §1.2.2 人工神经网络研究的历史
§1.2.1 什么是神经网络
§1.2.2人工神经网络研究的历史
❖ 第一阶段 初始发展期 （40年代－60年代）
1．1943年，美国心理学家McCulloch和数学家 Pitts合作提出了形式神经元的数学模型，即M-P模 型。能完成有限的逻辑运算。
2．1949年，心理学家Hebb提出了改变神经元间 连接强度的Hebb规则。
3．1957年，计算机科学家Rosenblatt用硬件完 成了最早的神经网络模型，称之为感知器 （Perceptron）用来模拟生物的感知和学习能力。
§1.3 模糊系统
§1.3.1 模糊系统理论的起源和发展 §1.3.2 模糊系统的研究范畴
§1.3.1模糊系统理论的起源和发展
1. 1965年，美国控制论专家、加利福尼亚大学教 授扎德(L.A.Zadeh)首先提出模糊集合概念,发表了开 创性论文《模糊集合论(Fuzzy sets)》。他提出,模糊 数学的核心思想就是运用数学手段,仿效人脑思维， 对复杂事物进行模糊处理。模糊数学在基础理论和 实际应用等方面引起了各国学者的极大兴趣,并产生 了许多有价值的应用和惊人的成果。
2. 1973年，扎德教授又提出模糊逻辑(Fuzzy Logic)的理论，并积极倡导将模糊理论向人工智能 方向发展。模糊逻辑的研究虽然时间还不长，但在 智能模拟和智能控制等领域却已有了飞快的发展。
§1.1.2 计算智能所包含的领域
❖人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）
❖进化计算（Evolution Computing, EC） ❖模糊系统（Fuzzy System, FS）
➢进化计算（Evolution Computing）
遗传算法（Genetic Algorithm ,GA） 75年，Holand首次提出。组合优化等问题得到广 泛应用。
➢目前国内外研究状况
1. 研究机构
美国DARPA计划、日本HFSP计划、法国尤 里卡计划、德国欧洲防御计划、前苏联高技术发 展计划等；
2. 学 会
86年4月，美国物理学会在Snowbirds召开了 国际神经网络学术会议；
87年6月，IEEE在San Diego召开了国际神经 网络学术会议，并成立了国际神经网络学会；
2. Von.Neumann机的兴盛期，陶醉在成功的喜 悦之中，掩盖了新型计算机的发展的必然。
➢但是仍然有不少有识之士不断努力：
1.Boston大学的Grossberg和Carpenter提出 了自适应共振理论ART网络。
2.芬兰的Heisinki大学的Kohonen提出了自 组织映射网络。
3.日本的大坂大学的Fukushima提出了神经 认知机网络模型。
4.日本东京大学的Amari对神经网络进行了 数学理论的研究，为神经网络的研究奠定了理 论基础。
❖第三阶段 兴盛期 （80年代以后）
➢原因：
1.70年代末期研究和试图模拟视听觉的人 工智能专家遇到了挫折，人们习以为常的知 识难能教给计算机。
2.计算机的科学家发现前面有不可逾越的 鸿沟，线路微型的物理极限,人们思考 Von.Neumann机到底还能走多远。
计算智能ppt课件
目
录
序 篇 计算智能
第 一 章 绪论
第一篇 人工神经网络
第 二 Leabharlann Baidu 人工神经网络的基本模型 第 三 章 前馈型神经网络 第 四 章 反馈型神经网络 第 五 章 自组织竞争神经网络
第二篇 模糊系统
第 六 章 模糊数学基础 第 七 章 模糊控制理论
也有些人认为CI不属于AI，仅有部分重合。 AI：符号主义，知识、规则、推理。 左脑 CI：连接主义，数据、学习、记忆。 右脑
88年起，IEEE和国际神经网络学会每年召开 一次国际会议；
我国自91年开始每两年召开一次学术会议。
3. 刊物
1990年3月，IEEE神经 网络会刊问世。
4. 应用范围
已经渗透到各个领域，智能控制、模式识别、 计算机视觉、自适应滤波、信号处理、非线形优 化、语音识别、知识处理、传感技术与机器人等 等。神经网络代表一种新的主义—连接主义，解 决诸如知识表达、推理学习、联想记忆、乃至复 杂的社会现象，如混沌，社会演变的复杂系统的 统一模型，它预示着一个新的工业。
3.VLSI、脑科学、生物学、光学的进步为 人工神经网络的发展打下了基础。
➢兴盛期的代表人物：
1.1982年，加州大学的物理学家Hopfield提 出了Hopfield网络模型，并用电路实现。
2.1985年，Rumelhart提出了BP算法。
3.Hinton等人提出了Boltzman机模型。
4.1988年，蔡少堂提出了细胞神经网络模 型。
4．1962年，电机工程师Windrow和Hoff提出了 自适应线形元件Adaline是一个连续取值的线形网 络，在信号处理系统中用于抵消通讯中的回波和 噪声，应用十分广泛。
1. 第二阶段 低谷期 （60年代末－70年代末）
1. 原因：
1. 69年，人工智能之父Minskey和Papert发表 了《Perdeptron》一书指出了Perdeptron无科学价 值而言，连XOR逻辑分类都做不到，只能作线形 划分。
人工神经网络 是指模拟人脑神经系统
的结构和功能，运用大量的处理部件，由人工 方式构造的网络系统。
神经网络理论突破了传统的、线性处理的 数字电子计算机的局限，是一个非线形动力学 系统，并以分布式存储和并行协同处理为特色， 虽然单个神经元的结构和功能极其简单有限， 但是大量的神经元构成的网络系统所实现的行 为却是极其丰富多彩的。
1.进化规划（Evolution Programming ,EP）
60年代，由美国人L.J.Fogel等人提出的。 背景是求解时间序列预测问题。
1.进化策略（Evolution Strategies ,ES）
64年，由德国人I.Rechenberg等提出。背景 是求解流体动力学柔性弯曲管形状优化问题。