第4章 系统辨识的人工智能方法
人工智能的自动分析和自动识别方法
人工智能的自动分析和自动识别方法引言：在当今信息化时代，数据的快速增长和复杂性使得传统的手工分析与识别变得困难，因此，人工智能的自动分析与自动识别方法应运而生。
人工智能的自动分析与自动识别方法能够基于大规模数据进行分析，提取出有用的信息并作出精准的判断，极大地提高了工作效率和准确性。
本文将介绍人工智能中常用的自动分析和自动识别方法，并探讨其应用领域和未来发展趋势。
一、自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)自然语言处理是人工智能中自动分析和自动识别方法的重要组成部分。
它是指让机器通过对人类语言的理解和分析，实现对自然语言的处理和应用。
自然语言处理的核心任务包括自动文本分类、命名实体识别、情感分析等。
自动文本分类是指根据文本内容将其判定为某一预定义类别。
主要方法有基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
基于机器学习的方法利用特征选择和分类器训练来进行文本分类，如朴素贝叶斯、支持向量机等。
基于深度学习的方法则通过搭建深度神经网络，通过学习海量数据来实现高效的文本分类，如卷积神经网络、循环神经网络等。
命名实体识别是指识别文本中的具体实体名称，如人名、地名、组织机构名等。
命名实体识别的方法主要有基于规则的方法和基于统计的方法。
基于规则的方法是预先定义一些规则和模板，通过模式匹配来识别命名实体。
基于统计的方法则通过训练大量的样本数据，通过统计模型来进行命名实体的识别。
情感分析是指通过对文本的分析和理解，判断其蕴含的情感倾向。
情感分析的方法包括基于词典的方法和基于机器学习的方法。
基于词典的方法通过构建情感词典和情感强度表，利用词频统计来判断文本的情感倾向。
基于机器学习的方法则通过训练样本数据，通过分类器来进行情感分析。
二、图像处理与计算机视觉图像处理与计算机视觉是人工智能中自动分析和自动识别方法的另一个重要领域。
它是指通过对图像的处理和分析，实现对图像内容的识别和理解。
人工智能的方法和功能
人工智能的方法和功能人工智能是一种通过模拟和模仿人类智能行为的技术，它可以使机器具备类似于人类的学习、推理、认知和决策能力。
人工智能的方法和功能涉及广泛，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等方面。
本文将详细介绍人工智能的方法和功能，以及它们在不同领域中的应用。
一、人工智能的方法1. 机器学习机器学习是人工智能的核心方法之一，它通过利用数据训练模型，使机器能够从中学习并改进自身。
机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习等多种方法，可应用于语音识别、图像识别、自然语言处理等领域。
2. 深度学习深度学习是机器学习的一种，其核心是人工神经网络。
通过多层神经网络的训练和学习，深度学习可以实现复杂的模式识别和特征提取，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
3. 自然语言处理自然语言处理是指让计算机能够理解、分析和生成自然语言的技术。
包括词法分析、句法分析、语义分析等模块，可用于机器翻译、情感分析、智能问答系统等应用。
4. 计算机视觉计算机视觉是研究如何使计算机“看”的技术，其目标是让计算机能够模拟人类的视觉系统。
包括图像识别、物体检测、图像生成等应用，可用于智能监控、自动驾驶、医学影像诊断等领域。
二、人工智能的功能1. 自动化决策人工智能可以通过学习和分析大量数据，辅助人类做出决策。
在金融、医疗、生产等领域，人工智能可以提供风险评估、疾病诊断、生产优化等方面的决策支持。
2. 智能助手人工智能可以作为智能助手，为人类提供个性化的服务。
例如智能语音助手能够回答问题、提供信息，智能推荐系统可以推荐用户感兴趣的内容。
3. 自动化生产在工业生产和服务行业，人工智能可以实现自动化生产和流程优化。
机器人、无人机、智能仓储等技术的应用，实现了生产线的智能化和自动化。
4. 智能交通人工智能在交通领域的应用包括智能交通管理、自动驾驶技术等。
这些技术可以提高交通效率、减少交通事故，改善城市交通环境。
人工智能科学家自然辩证法原理
人工智能科学家自然辩证法原理人工智能科学家自然辩证法原理1. 引言人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 是当今科学技术领域最为热门的领域之一，而人工智能科学家在这一领域中扮演着重要的角色。
人工智能科学家不仅需要具备扎实的计算机科学和数学基础，还需要掌握一些哲学和逻辑学的知识。
但是，作为一名人工智能科学家，我们不能仅仅停留在技术的层面，还需要了解和应用辩证法的原理。
本文将以“人工智能科学家自然辩证法原理”为主题，从浅入深地探讨。
2. 什么是辩证法？辩证法是哲学上的一个重要概念，最早由古希腊哲学家亚里士多德提出，后来被中国古代哲学家孔子、庄子、荀子等深化和发展。
辩证法的核心思想是一切事物都是由矛盾构成的，没有矛盾就没有事物的存在。
辩证法强调事物是变化和发展的、是对立统一的。
在人工智能科学中，辩证法可以帮助我们从不同角度去理解和应用人工智能的原理和技术。
3. 人工智能科学家与辩证法作为一名人工智能科学家，我们首先需要认识到人工智能技术不是一个孤立的技术，而是与社会、经济、文化、伦理等众多因素相互作用的产物。
对于一个好的人工智能科学家来说，不仅需要关注技术的发展，还需要关注人与人之间的关系、人与自然的关系以及人工智能对人类社会的影响。
这就要求我们在研究和开发人工智能技术的要运用辩证法的原理，综合考虑各种因素，并在技术发展的过程中注重以人为本，关注社会公正和人类的全面发展。
4. 利用辩证法思维解决人工智能的矛盾和问题人工智能技术的发展也面临着一些矛盾和问题，如技术进步与伦理道德的关系、隐私保护与数据利用的平衡、工作岗位的变化与新技术的冲击等。
应用辩证法思维可以帮助我们以更加全面和深入的视角去解决这些矛盾和问题。
我们应认识到技术是为人类服务的，它是为了改善人们的生活和促进社会进步而存在的。
在发展人工智能技术的过程中，我们应该关注技术的价值和意义，注重技术对人类自身发展的贡献。
人工智能的基本原理和方法
人工智能的基本原理和方法人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智能的计算机系统。
它的目标是使机器能够完成类似于人类的思考、学习、推理和问题解决等任务。
为了实现这一目标，人工智能研究了多种基本原理和方法。
本文将介绍，并探讨它们在不同领域的应用。
一、基本原理1. 机器学习：机器学习是指让机器自动从大量数据中学习并改善性能的方法。
它主要包括监督学习、无监督学习和强化学习。
监督学习通过训练数据和标签来预测新数据的标签，例如图像分类和语音识别。
无监督学习通过从数据中发现模式和结构来学习，例如聚类和降维。
强化学习是通过试错过程学习最优行为策略，例如智能游戏玩家和自动驾驶。
2. 自然语言处理：自然语言处理是用来处理和理解人类语言的技术。
它包括语音识别、语音合成、文本分类、情感分析等任务。
自然语言处理主要通过机器学习和深度学习技术来实现，例如循环神经网络和转换器模型。
3. 知识表示与推理：知识表示与推理是用来表示和推理知识的方法。
它通过构建知识图谱、本体论和逻辑推理来实现。
知识图谱是一种用图形表示实体、关系和属性之间关系的方法，例如谷歌的知识图谱。
本体论是一种用来定义概念和关系的形式化表示法，例如Web本体语言（OWL）。
逻辑推理是一种基于逻辑规则进行推理的方法，例如谓词逻辑和归结。
4. 计算机视觉：计算机视觉是用来使计算机系统理解和解释视觉信息的方法。
它主要包括图像处理、目标检测、图像分割和物体识别等任务。
计算机视觉主要利用图像处理、特征提取和分类器来实现，例如卷积神经网络和支持向量机。
5. 专家系统：专家系统是一种模拟专家知识和推理能力的计算机系统。
它主要包括知识库、推理引擎和用户界面三个部分。
知识库存储了专家知识和规则，推理引擎用来推理和解决问题，用户界面用来与用户进行交互。
专家系统主要通过推理引擎和知识库中的规则来解决复杂的专业问题，例如医疗诊断和故障诊断。
二、基本方法1. 神经网络：神经网络是一种通过模拟神经元之间的连接和传递信息来学习和推理的模型。
系统辨识的基本概念
系统辨识涉及到的主要概念包括输入/ 输出数据、模型结构、算法和系统内 部结构等。这些概念相互关联，共同 构成了系统辨识的基本框架。
02
系统辨识的应用领域
控制系统
控制系统是工程和科学中一个非常重 要的领域，它涉及到对动态系统的建 模、分析和控制。系统辨识在控制系 统中有着广泛的应用，主要用于建立 系统的数学模型。通过输入和输出数 据，利用系统辨识方法可以估计出系 统的参数和状态，进一步用于控制系 统的设计和优化。
背景
随着现代工业和科技的快速发展，许多复杂系统如控制系统 、通信系统、生物系统等都需要精确的数学模型来进行有效 的分析和控制。系统辨识作为获取这些数学模型的关键技术 ，在许多领域中都得到了广泛应用。
系统辨识的定义
定义
系统辨识是根据系统的输入和输出数 据，通过特定的算法和模型结构，来 推断系统的内部结构和动态特性。
例如，在语音识别中，系统辨识可以用于建立语音信号的模型，提高语音识别的准确率；在雷达信号处理中，系统辨识可以 用于估计目标的距离和速度等参数。
机器学习
机器学习是人工智能的一个重要分支，它涉及到从数据中学习和提取知识。系统辨识在机器学习中也 有着重要的应用，主要用于模型的建立和优化。通过系统辨识方法，可以从数据中估计出模型的参数 和结构，进一步用于机器学习的算法设计和优化。
考虑模型的泛化能力
确保模型不仅在训练数据上表现良好，还能对未知数 据进行有效的预测。
进行模型优化和调整
根据验证结果，对模型进行优化和调整，以提高模型 的预测精度和泛化能力。
04
系统辨识的方法
最小二乘法
最小二乘法是一种数学优化技术，通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函 数匹配。在系统辨识中，最小二乘法常用于参数估计，通过输入和输出数据，估 计系统的参数。
人工智能的识别的方法
人工智能的识别的方法人工智能的识别的方法人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指机器通过算法和计算机科学的技术实现智能化和自主学习的能力。
在当今信息时代，AI的应用越来越广泛，其中识别技术是AI最重要的应用之一。
下面将按类分述人工智能的识别方法。
视觉识别视觉识别是指计算机通过模拟人类视觉功能来识别图像和视频的技术。
这种技术在计算机视觉、自动驾驶、人脸识别等领域广泛应用。
其中最常用的方法是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN），它通过多个卷积层、池化层和全连通层来实现图像识别。
通过训练数据和深层神经网络算法的优化，CNN可以识别包括物体形状、纹理和颜色在内的多种特征。
语音识别语音识别是指计算机通过模拟人类听觉功能来识别声音的技术。
这种技术在语音翻译、语音助手等领域广泛应用。
其中最常用的方法是循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN），它通过神经元之间的连接实现对过去信息的记忆和对未来可能结果的预测。
通过训练大量语音数据和深度学习算法的优化，RNN可以实现更加准确的语音识别。
文本识别文本识别是指计算机通过对文本内容的分析来识别意义、主题、情感等的技术。
这种技术在情感分析、智能客服等领域广泛应用。
其中最常用的方法是长短记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM），它通过对单词和句子进行编码和解码，将文本转化为数字形式进行识别。
如果加入情感分类的要求，则可以充分考虑到语境、上下文、语调等文本因素，实现更加准确的识别。
生物特征识别生物特征识别是指计算机通过模拟人类生物特征来识别个人身份的技术。
这种技术在门禁、出入控制等领域广泛应用。
其中最常用的方法是人脸识别和指纹识别。
在人脸识别中，需要通过摄像头拍摄人脸照片，利用深度神经网络、人工神经网络等算法进行人脸识别。
在指纹识别中，通过采集人的指纹信息，通过指纹识别算法和模式匹配技术进行识别。
《系统辨识》新方法
《系统辨识》新方法系统辨识是指通过对一组输入和输出数据进行分析和处理，推导出系统的数学模型和内部参数的过程。
它是掌握系统的动态行为和性能特性的重要手段，广泛应用于控制工程、通信工程、信号处理、经济管理等领域。
传统的系统辨识方法主要依赖于数学模型的建立和参数估计，但由于现实系统的复杂性和不确定性，传统方法在某些情况下存在局限性。
为解决这些问题，人们不断提出新的系统辨识方法。
本文将介绍几种新方法。
一种新方法是基于深度学习的系统辨识。
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，其核心是通过构建具有多层非线性特征表达的神经网络模型来解决复杂问题。
在系统辨识中，基于深度学习的方法通过神经网络学习系统的输入和输出之间的非线性映射关系，从而推导出系统的数学模型和内部参数。
与传统方法相比，基于深度学习的系统辨识方法具有更好的适应性和泛化能力，可以处理复杂的非线性系统，并对噪声和干扰具有较强的鲁棒性。
另一种新方法是基于数据驱动的系统辨识。
传统的系统辨识方法需要事先对系统进行建模和参数化，然后通过对系统的输入和输出数据进行拟合和优化，来估计模型的参数。
而基于数据驱动的系统辨识方法不需要对系统进行建模，而是直接通过对系统的输入和输出数据进行分析和处理，推导出系统的数学模型和内部参数。
这种方法的优点是简单易行、快速高效，适用于对系统进行快速辨识和性能分析。
随着科学技术的进步和人们对系统辨识需求的不断增加，新的系统辨识方法不断涌现。
这些新方法通过借鉴深度学习、数据驱动和模型无关的思想和技术，提供了更加灵活、高效和适应性强的系统辨识手段，为实际应用和理论研究提供了新的思路和方法。
随着研究的深入和实践的推进，相信这些新方法将在未来得到广泛的应用和推广。
人工智能算法原理及模式识别方法
人工智能算法原理及模式识别方法人工智能是近年来备受关注的研究领域，其核心是开发能够模拟人类智能行为的算法和技术。
人工智能算法基于大数据和机器学习的原理，能够通过模式识别方法从复杂的数据中提取信息，以实现各种智能应用。
本文将介绍人工智能算法的原理，并重点讨论模式识别方法的实现。
人工智能算法的原理基于机器学习的理论和方法。
机器学习是人工智能的核心技术之一，它通过训练模型从数据中学习规律和模式，以便在未知数据上做出预测或决策。
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种主要类型。
在监督学习中，模型通过已标记的数据进行训练，以学习输入与输出之间的映射关系；在无监督学习中，模型从未标记的数据中学习数据的隐藏结构和模式；而在强化学习中，模型通过与环境的交互来学习最优的行为策略。
模式识别是人工智能算法中的重要环节，其目的是从海量和复杂的数据中寻找并提取出有用的信息。
模式识别方法包括特征提取、特征选择、分类器设计等步骤。
特征提取是将原始数据转化为能够描述数据特征的低维向量或矩阵的过程。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
特征选择是从所有特征中选择最具有判别能力的特征子集，以减少计算开销和降低模型复杂度。
特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式等。
分类器设计是为了将具有类别标签的数据分成各个类别的过程。
常用的分类器包括决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。
除了机器学习和模式识别之外，还有其他一些常用的人工智能算法，例如遗传算法、模糊逻辑、粒子群优化等。
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，能够从一组解中搜索出最优解。
它通过模拟遗传操作（交叉、变异）和选择操作来改进当前解，以求解优化问题。
模糊逻辑是一种模糊集合理论的推理方法，能够处理现实世界的模糊、不确定性和模棱两可的问题。
粒子群优化算法是通过模拟鸟群或鱼群等生物集群的行为，来求解优化问题的一种群智能算法。
人工智能算法在众多领域中得到广泛应用，例如图像识别、语音识别、自然语言处理、智能推荐系统等。
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4.3 蚁群算法
蚁群算法是受自然界中真实蚁群的集体觅食行为的启 发而发展起来的一种基于群集智能的进化算法，属于随机
搜索算法，它是由意大利学者Dorigo等人在二十世纪九十 年代初首先提出来的。虽然蚂蚁本身的行为极其简单，但 由这些简单个体所组成的蚁群却表现出极其复杂的行为特 征。如蚁群除了能够找到蚁巢与食物源之间的最短路径外， 还能适应环境的变化，即在蚁群运动的路线上突然出现障 碍物时，蚂蚁能够很快地重新找到最短路径。
⒌交换操作
使用交换算子来生成新的染色体，并希望这些新的染色体保 留上一代中优良的特征。根据一定概率选择交换的个体对，这一 概率等于给定的交换率。单点交换是最基本的交换算子，其中基 因码的交换点的位置随机而定，两个父代染色体在交换点处进行 互换。在双点交换中，将选定两个交换点，在这两点之间的染色 体串部分进行交换生成两个子体。类似地，可以定义 n 点交换。 交换的作用类似于自然进化过程中的交配，在这一过程中个体将 自身染色体中的某些段遗传给它们的子辈。因此，如果子辈从双 亲中得到了“优良”的基因或基因品质，则它们将优于它们双亲。 A：100│11110 B：101│10010 A：1│0011│110 B：1│0110│010 A1：100│10010 B1：101│11110 A1：1│0110│110 B1：1│0011│010
4.3 蚁群算法
蚁群算法是一种基于群体的、用于求解复杂优化问
题的通用搜索技术。与真实蚂蚁的间接通讯相类似，蚁 群算法中一群简单的蚂蚁 ( 主体 ) 通过信息素 ( 一种分布式 的数字信息，与真实蚂蚁的外激素相对应 )进行间接通讯， 并利用该信息和与问题相关的启发式信息逐步构造问题 的解。
所谓基本蚁群算法，指的是经典的ACS(Ant Colony
基于神经网络的系统辨识原理
选择适当的神经网络作为被辨识系统P的模型、及 逆模型（P可是线性系统，也可是非线性系统）。
辨识过程
所选的网络结构确定后，在给定的被辨识系统输 入输出观测数据下，网络通过学习（训练），不断的 调整权系值，使得准则函数为最优。
系统模型及逆模型的辨识⑴
的辨识原理结构，可进行离线、也可作在线辨识。 图为被辨识系统 P 的模型P (k ) ：系统扰动，作用于系统上的干扰与量测噪声。
⒍变异操作
交换利用了当前基因的潜能，但如果种群中并未包含 求解特定问题所需的所有编码信息，那么任意次数的基因 混合都不能产生满意的结果。基于此，引入了具有自发生 成新染色体功能的变异算子。实现变异的最常用方式是以 一定的概率对某一位进行突变，这个概率等于一个给定的 很小值变异率。变异算子能够防止整个种群中的任一位收 敛到一个值，并且更为重要的是，它能防止种群收敛并滞 留在任何局部最优点。变异率通常取得很小。因此，由交 换操作中得到的好染色体不会丢失。
P ( NN ) ˆ 1 P
(k )
z (k )
-
ˆ 1 ( NN ) P
学习算法
学习算法
e( k )
-
e( k )
逆模型的一般辨识结构
逆模型的特殊辨识结构
系统模型及逆模型的辨识⑶
在线辨识 系统运行中完成，辨识过程应具有实时性，即必须在一个采样周期内，产生一 次模型参数估计的调整值。 离线辨识 取得系统输入输出数据，存储后再辨识，辨识与系统分离，无实时性要求。 离线辨识 使网络在系统工作前，先完成训练，因输入输出训练集很难覆盖系统工作范围 ，难以适应系统工作中参数变化。 克服离线辨识不足 先进行离线训练，得到网络的权系作为在线学习初始权，再进行在线学习，以 加快后者学习过程。
4.4 粒子群优化算法
开始 初始化粒子群 计算每个粒子的适应度 根据适应度更新pbest、gbest，更新粒子位置速度
no
达到最大迭代次数或 全局最优位置满足最小界限？
yes
结束
.5 模糊逻辑
模糊系统辨识的问题分类 1、静态系统的辨识，它包括： 1）参数辨识 2）结构辨识 2、动态系统的辨识 1）结构辨识 2）系统行为的辨识
群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换 是进化算法的两大特点。
⒈遗传算法的基本概念
G A 的主要组成部分包括编码方案、适应度计算、 父代选择、交换算子和变异算子。
可以选择这样的策略，在每一次生成新种群时，始终保 留一定数量的最优个体，这一原理通常称作为精英原则。
⒉编码方案
使用二进制编码把参数空间的点转换成位串来表示。 将每个坐标值编码为一个由二进制位组成的基因。也可以 使用其它编码方法。可对负数、浮点数和离散值进行编码， 编码方案提供了将问题领域知识直接转化为GA框架的一种 方式。因此，对GA的性能起到决定性的作用。此外，诸如 交换和变异等遗传算子可以也应该与特定应用领域的编码 一起设计。 例 如， 三 维 参 数 空间中的 一点 (11,6,9) 可表示为一个 级联的二进制串: 1011 11 0110 6 1001 9
4.1
模拟退火算法
4.2
4.3 4.4 4.5 4.6
遗传算法
蚁群算法 粒子群优化算法 模糊逻辑 神经网络
4.1 模拟退火算法SAA
模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithms)
基于热处理中固体物质退火时由高能态向低能态转变 的过程与组合优化问题中寻找目标函数最优值过程的相似 性而提出的模拟退火算法，是一种通用的 Monte Carlo随机 搜索算法，已用于求解制造领域中的组合优化问题。 典型的组合优化问题有旅行商问题（Traveling Salesman Problem－TSP）、加工调度问题（Scheduling Problem，如Flow-Shop，Job-Shop）、0-1背包问题 （Knapsack Problem）、装箱问题（Bin Packing Problem）、图着色问题（Graph Coloring Problem）、聚 类问题（Clustering Problem）等。
⒊适应度计算
建立一代之后的第一步就是计算种群中每个个 体的适应度值。对于最大化的问题，第i个个体的适 应度值 fi 通常就是在此个体（或点）处求得的目标 函数值。我们往往需要适应度值是正的。因此，如 果目标函数不严格为正，就有必要使用某种单调的 尺度和/或变换。另一种方法是采用种群中个体的序 别作为它们的适应度值。这样做的好处是不需精确 计算目标函数，只要能提供正确的序别信息即可。
⒋随机选择(复制)
求值之后，我们要从当前一代生成一组新的种群。选择 操作决定哪些个体参与生成下一代的个体。这类似于自然 选择中的适者生存。通常使用与个体适应度值成正比的选 择概率来选择参与交换的个体。实现这一任务最常用的方 法是令选择概率等于 ：
fi / f k
k 1
k n
其中n为种群规模。这种选择方法的效果是允许具有高于平 均适应度值的个体进行复制，取代具有低于平均适应度值 的个体。具有高于平均适应度值的个体可以复制多次。
第4章 系统辨识的人工智能方法
系统辨识与优化问题
传统辨识方法 通过观测输入、输出数据对， 确定系统的数学模型。
给定模型的参数估计 系统辨识问题实际上 是一个优化问题
估计是针对函数的，系统的 输入输出是函数关系。
估计准则最后体现为目标函数 的形式。
因为系统辨识技术涉及最优估计和优化计算， 所以了解和掌握其基本内容和最新发展是重要的。
System)算法，它具有当前很多种类的蚁群算法最基本的 共同特征，后来一系列的改进蚁群算法都以此为基础。
4.4 粒子群优化算法
粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算 法是由Kennedy和 Eberhart 于 1995年提出的一种优化算法。 PSO算法的运行机理不是依靠个体的自然进化规律，而是
对生物群体的社会行为进行模拟，它最早源于对鸟群觅食
行为的研究。在生物群体中存在着个体与个体、个体与群 体间的相互作用、相互影响的行为，这种行为体现的是一 种存在于生物群体中的信息共享的机制。
4.4 粒子群优化算法
初始化一群随机粒子（随机解） 每次迭代中，粒子通过跟踪两个极值更新自己： －粒子本身找到的历史最后解（个体极值点pbest） －整个种群目前找到的最好解（全局极值点gbest） 需要计算粒子的适应值，以判断粒子位置距最优点的距离。 每次迭代中，根据适应度值更新pbest和gbest。 迭代中止条件：设置最大迭代次数或全局最优位置满足预 定最小适应阈值。
退火过程算法步骤
4.2 遗传算法(进化计算)
遗传算法(GA)是模拟自然进化的一类随机搜索技术， 它模拟由个体组成的群体的集体学习过程。其中每个个体 表示给定问题搜索空间中的一点。遗传算法从初始的群体 出发，通过随机选择、变异和重组过程，使群体进化到搜 索空间中越来越好的区域。选择过程使群体中适应性好的 个体比适应性差的个体有更多的复制机会，重组操作将父 辈信息结合在一起并将他们传到子代个体，变异在群体中 引人新的个体。如果视种群为超空间的一组点，选择、杂 交和变异的过程即是在超空间中进行点集之间的某种变换， 通过信息交换使种群不断进化。
●
一般情况下的静态模糊辨识问题
在一般情况下，规则具有以下的形式：
R: If f(x1是A1,…, xk是Ak), Then y = g(x1,x2…,xk)
4.5 模糊逻辑
模糊辨识的基本要求:
辨识对象
期望数据
输入数据
模糊规则
与传统的辨识方法相比，模糊辨识的特点在于：
1）可以用较少的规则来逼近函数； 2）可以用语言变量来表达。
10011110 10011010
遗传算法的优越性
(1) 在搜索过程中不容易陷入局部最优。即使在所定义 的适应度函数是不连续的、非规则的或有噪声的情况下， 遗传算法仍能以很大的概率找到最优解; (2) 具有并行计算能力及很高的计算效率; (3) 采用自然进化机制来表现高度复杂、强非线性现象， 能快速可靠地解决问题; (4) 能介入到已有的模型中，并且具有可扩展性，易于 同其它技术混合。