人工智能的应用
人工智能在生活中的应用场景
人工智能在生活中的应用场景人工智能在生活中的应用场景非常广泛，以下是一些常见的应用场景：1. 智能家居：人工智能技术可以与智能家居系统结合，实现智能控制、自动化管理等功能。
例如，通过智能音箱、智能门锁、智能照明等设备，实现语音识别、安全监控、照明调节等功能。
2. 智能医疗：人工智能技术在医疗领域的应用也越来越广泛。
例如，通过人工智能技术可以实现对医疗影像的自动分析、诊断和治疗建议等。
此外，人工智能还可以用于健康管理、智能穿戴设备等方面，帮助人们更好地管理自己的健康状况。
3. 智能交通：人工智能技术在交通领域的应用包括自动驾驶、交通流量管理、智能信号灯等方面。
例如，自动驾驶汽车可以通过人工智能技术实现自主行驶、避让行人、自动泊车等功能，提高行车安全性和效率。
4. 智能金融：人工智能技术在金融领域的应用包括风险评估、信用评级、智能投顾等方面。
例如，通过人工智能技术可以实现对金融市场的自动分析、预测和决策，提高投资收益和降低风险。
5. 智能教育：人工智能技术在教育领域的应用包括在线学习、智能辅导、个性化教学等方面。
例如，通过人工智能技术可以实现对学生的学习情况进行分析和评估，提供个性化的学习建议和资源，提高教育质量和效果。
6. 智能娱乐：人工智能技术在娱乐领域的应用包括虚拟现实、游戏开发、智能音响等方面。
例如，通过人工智能技术可以实现对游戏角色的自动控制、游戏剧情的自动生成等，提高游戏的趣味性和互动性。
7. 智能安防：人工智能技术在安防领域的应用包括视频监控、人脸识别、行为分析等方面。
例如，通过人工智能技术可以实现对监控视频的自动分析、异常行为的检测和报警等，提高安全防范的效果和效率。
人工智能技术在生活中的应用场景非常广泛，涵盖了家居、医疗、交通、金融、教育、娱乐、安防等多个领域。
随着技术的不断发展和应用场景的不断扩大，人工智能将会在更多领域得到应用和发展。
人工智能的应用
人工智能的应用
人工智能在现代社会中有许多应用，包括但不限于以下领域：
1.自然语言处理：机器能够识别和理解人类语言，用于机器翻译、语音识别、情感分析等。
2.机器学习和预测：通过对大量数据的分析，机器可以进行预测和决策，广泛应用于金融、
医疗、零售等行业。
3.自动驾驶：人工智能技术让车辆自主感知、判断和驾驶，提高驾驶安全性和效率。
4.智能家居与物联网：人工智能可以实现家居智能化，例如智能家电、智能安全等功能，
通过物联网对各个设备进行联动。
5.文档多模态建模：AI可以将想法、概念和实体映射到一组多模态表示中。
6.智能呼叫机器人：利用机器模拟人类行为，实现语音识别和自然语义理解，具有业务推
理、语言应答等功能，常用于电话客服领域。
7.智能推荐系统：利用人工智能技术向用户推荐相关内容或产品，如电商平台的商品推荐
等。
8.虚拟个人助理：通过人工智能技术实现个人助理功能，如Siri、Alexa等。
9.智能安防：利用人工智能技术实现安全监控、人脸识别等功能。
10.智能医疗：利用人工智能技术辅助医疗诊断和治疗，如AI辅助影像诊断等。
以上只是人工智能的部分应用领域，随着技术的不断发展，其应用场景将更加广泛。
人工智能生活中的利用
人工智能在生活中的应用非常广泛，以下是一些常见的例子：1. 智能助手：人工智能技术可以用于语音识别和自然语言处理，从而创建智能助手，如Siri、Google Assistant等。
这些助手可以通过语音指令、文字输入等方式与用户进行交互，帮助用户完成各种任务，如设置提醒、查询信息、播放音乐等。
2. 智能家居：人工智能技术可以与家居设备连接，实现智能家居控制。
例如，可以通过智能音箱控制灯光、空调等家电，也可以通过智能锁实现远程开门。
3. 智能安防：人工智能技术可以用于安防监控和报警系统。
通过人脸识别、行为分析等技术，可以实时监测监控画面，发现异常情况及时报警。
4. 自动驾驶：人工智能技术可以用于自动驾驶汽车。
通过深度学习和机器学习技术，自动驾驶汽车能够识别路况、预测其他车辆和行人的行为，从而安全地驾驶。
5. 医疗诊断：人工智能技术可以用于辅助医疗诊断。
通过深度学习和图像识别技术，AI可以从医疗影像中识别出可能的疾病，为医生提供额外的诊断工具。
6. 金融服务：人工智能技术可以用于金融服务领域，如智能投顾、风险评估、反欺诈等。
AI可以从大量数据中分析出可能的风险或机会，帮助金融机构做出更好的决策。
7. 教育领域：人工智能在教育领域的应用也日益广泛，例如个性化教育、智能评估、在线学习等。
AI可以帮助教育工作者更好地了解学生的学习情况，并为他们提供更加个性化的学习资源和指导。
这只是人工智能在生活中的应用的一部分，实际上，随着技术的不断发展和创新，人工智能将在更多领域得到应用，为人们的生活带来更多便利和改善。
简要介绍人工智能的应用
简要介绍人工智能的应用
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟和复制人类智能思维能力的科学与技术，通常通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术实现。
人工智能已经广泛应用于各个领域，如以下几个方面：
1. 智能助手和语音识别：人工智能被用于开发智能助手，如Siri、Alexa和Google助手等，可以回答问题、提供信息和执
行任务。
语音识别技术也被应用于语音输入、语音搜索和语音命令。
2. 自动驾驶：人工智能在自动驾驶领域发挥了重要作用，通过感知、决策和控制等技术，使车辆能够自主驾驶和避免碰撞，提高交通安全性和驾驶效率。
3. 金融领域：人工智能在金融领域有广泛应用，如风险分析、欺诈检测、智能投资等，可以帮助金融机构提高效率和准确性。
4. 医疗诊断与治疗：人工智能在医疗领域有潜力成为重要工具，通过分析医学图像、识别疾病模式等，帮助医生进行准确诊断和治疗决策。
5. 自然语言处理：人工智能技术在自然语言处理方面取得了重大进展，可以实现机器翻译、自动摘要、情感分析等任务，提升人机交互和信息处理能力。
6. 智能制造：人工智能在制造业中应用广泛，通过机器学习和
自动化技术，可以提高生产效率和质量，实现智能化的生产和服务。
以上只是人工智能应用领域的一小部分示例，随着技术的不断发展，人工智能的应用将不断拓展。
列举人工智能的应用场景
列举人工智能的应用场景
人工智能的应用场景非常广泛，以下列举一些常见的应用场景：
1. 自然语言处理：人工智能可以帮助机器理解人类语言，例如语音识别、机器翻译、智能客服等。
2. 计算机视觉：人工智能可以让机器“看”并理解图像和视频，例如人脸识别、物体识别、自动驾驶等。
3. 智能推荐：人工智能可以根据用户的兴趣和行为，为用户推荐相关的内容和产品，例如电商推荐、音乐推荐等。
4. 智能制造：人工智能可以帮助工厂实现自动化和智能化，提高生产效率和品质，例如机器人流水线、智能质检等。
5. 智能金融：人工智能可以帮助金融行业实现智能化服务，例如风险评估、智能投顾等。
6. 智能医疗：人工智能可以帮助医疗行业提高诊断和治疗效率，例如智能医疗影像分析、智能辅助诊断等。
7. 智能安防：人工智能可以帮助安防行业提高监控和预警能力，例如智能人脸识别、智能报警等。
以上只是人工智能应用场景的一部分，未来随着技术的不断进步和发展，人工智能的应用场景将会更加广泛。
人工智能的十个应用领域
人工智能的十个应用领域
人工智能的十个应用领域如下：
１．医疗保健：人工智能在医疗领域的应用可以提高临床诊断和治疗方案的准确性和效率，减少医疗错误率，同时也可以实现医疗数据的智能化管理和分析。
２．金融服务：人工智能可以帮助金融机构进行风险评估和预测，提高客户服务和体验，同时也可以加强反欺诈措施和反洗钱等方面的管理。
３．智能家居：人工智能可以将各种智能设备连接起来，实现智能家居的全面控制和自动化管理，提高居住者的生活质量和舒适度。
４．无人驾驶：无人驾驶中涉及的技术包含多个方面，例如计算机视觉、自动控制技术等。
５．人脸识别：人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。
６．机器翻译：机器翻译是利用计算机自动将一种语言的文本转换为另一种语言的文本的过程。
７．声纹识别：声纹识别是一种生物识别技术，通过分析语音信号的特征，识别出说话人的身份。
８．智能客服机器人：智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。
９．智能外呼机器人：智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。
１０．个性化推荐：个性化推荐是利用人工智能技术，根据用户的兴趣和行为，向用户推荐符合其需求的物品或服务。
人工智能的应用有哪些？
人工智能的应用有哪些？人工智能可以广泛运用于各个领域，其在各行各业中均有着巨大的社会价值。
下面就来看看人工智能目前在各行各业中的应用情况：一、机器人1. 服务机器人：酒店、医疗机构中可以发挥其服务性能，为客户提供更为实用、贴心的服务。
2. 家务机器人：可以根据受众的个性化要求，派遣家务机器人去打扫、擦地、做洗衣等日常家务，节约人力价格。
3. 智能控制机器人：可以将室内外智能化、自动化，为家居生活和多种生产环境提供运动控制、环境监测等基本服务，从而提高效率和节省成本。
二、医疗保健1. 智能医疗诊断：通过各种数据模型来实现个性化医疗诊断，根据患者的个人病史，为患者进行个性化的医疗诊断和治疗方案。
2. 智能医疗机器人：可以帮助医生实现更精准的治疗，为盆底功能性疾病的治疗提供特定的机器人导航，帮助更加安全、准确地定位手术部位，也可以帮助手术中的医生进行更好的物理护理操作。
3. 智能护理服务：软件系统可以自动完成护理服务，及时为患者提供高品质的护理服务，同时可以有效节省护理人力，改善护理效率和质量。
三、金融领域1. 智能投资：通过对交易对象和交易品种的智能分析，为客户提供更加个性化的投资策略。
2. 智能信贷：通过大数据统计分析来识别客户信用情况，为客户进行自动审核、智能分配贷款额度。
3. 金融风控：可以对金融活动进行智能风险管控，及时发现并防止潜在的金融风险，从而提高金融系统安全性。
四、新型交通1. 自动驾驶：采用人工智能技术，使汽车能够实现自动避障、自动巡航等，以实现节省燃料、提高交通效率的目的。
2. 智慧停车：通过安装摄像头或者传感器，实现自动收费、自动换车、智能寻车等，弥补人工的不足，提高停车效率和便捷性。
3. 智能代驾：使用人工智能技术，提供自动订车、自动改派等一系列服务，提高司机接单效率，让乘客得到更加便捷的出行服务。
以上就是人工智能在商业应用中的成果，可见人工智能究竟有多么强大。
如今，人工智能正在被越来越多的企业应用，改善社会生活，满足大众的需求。
人工智能技术在生活中的应用
人工智能技术在生活中的应用人工智能技术近年来发展迅速，其应用领域也越来越广泛。
在日常生活中，我们常常使用的智能手机、智能家居、智能音响等设备，都是基于人工智能技术的。
除了这些设备，还有许多人们不为所知的人工智能技术在日常生活中的应用。
一、医疗领域人工智能技术在医疗领域的应用十分广泛。
例如，智能辅助诊断系统可以通过图像识别技术，帮助医生快速准确地诊断疾病。
此外，还有一些人工智能技术可以进行基因分析，帮助医生确定疾病的风险因素和治疗方案。
人工智能技术还可以用于药物研发，使研发效率大大提高，从而更快地开发出新药品。
二、教育领域人工智能技术在教育领域的应用形式也有很多。
例如，在学习辅助方面，人工智能技术可以根据学生的个性化需求，提供适合的学习资源和教材。
此外，还有一些人工智能技术可以对学生的学习状态进行监测，并及时提供反馈和建议，帮助学生更好地学习和成长。
三、金融领域在金融领域，人工智能技术的应用也十分广泛。
例如，智能风控系统可以通过数据分析，识别并降低风险，提高风险控制的精度和效率。
此外，还有一些人工智能技术可以进行投资分析，帮助投资者做出更好的投资决策。
四、交通领域人工智能技术在交通领域的应用也十分重要。
例如，智能交通管理系统可以通过数据分析和智能识别技术，优化道路规划和交通流量，提高道路通行能力。
此外，还有一些人工智能技术可以用于无人驾驶系统，帮助自动驾驶汽车进行智能化控制和决策。
总的来说，人工智能技术在生活中的应用越来越广泛。
其应用范围不限于以上几个领域，未来还有许多不为人知的应用将会涌现。
但是，我们也要注意人工智能技术的风险和隐患，合理规范其应用，使其更好地为人类服务。
人工智能在社会各领域的应用
人工智能在社会各领域的应用
人工智能在社会各领域的应用非常广泛，以下是一些常见的应用领域：
1. 医疗保健：人工智能在医疗保健领域的应用包括医疗诊断、药物研发、医疗影像分析、医疗机器人等。
人工智能可以通过分析大量的医疗数据和图像来帮助医生进行更准确的诊断和治疗。
2. 金融：人工智能在金融领域的应用包括欺诈检测、风险管理、投资决策、客户服务等。
人工智能可以通过分析大量的金融数据和市场趋势来帮助银行、证券公司和保险公司等金融机构更好地管理风险和提高效率。
3. 制造业：人工智能在制造业的应用包括生产计划、质量控制、设备维护、物流管理等。
人工智能可以通过分析生产数据和设备状态来帮助制造业企业提高生产效率和产品质量。
4. 教育：人工智能在教育领域的应用包括教学辅助、学习评估、自适应学习等。
人工智能可以通过分析学生的学习数据和行为来帮助教师更好地了解学生的学习情况，从而提供更个性化的教学和学习体验。
5. 交通运输：人工智能在交通运输领域的应用包括自动驾驶、交通管理、物流配送等。
人工智能可以通过分析交通数据和路况信息来帮助交通运输企业提高运输效率和安全性。
6. 能源：人工智能在能源领域的应用包括能源预测、能源管理、能源效率优化等。
人工智能可以通过分析能源数据和市场趋势来帮助能源企业更好地管理能源供应和需求。
人工智能在社会各领域的应用正在不断扩大和深化，它将对我们的生活和工作方式产生深远的影响。
人工智能的具体应用
人工智能的具体应用
1. 语音识别技术：让机器能够识别和理解人类的语言，并作出相应的反应，如语音控制家电、手机语音助手等。
2. 图像识别技术：基于机器学习，让机器能够自动识别图像中的物体、人脸等信息，如智能相册、人脸识别门禁等。
3. 自然语言处理技术：让机器能够理解人类的口头和书面表达，并实现自动翻译、文本分类、情感分析等功能。
4. 智能推荐系统：通过对用户历史行为和反馈的分析，推荐符合用户兴趣的产品和服务，如网购推荐、音乐视频推荐等。
5. 机器学习技术：让机器能够从大量数据中学习知识和经验，提高自主决策的准确性和效率，如金融风控、医学诊断等。
6. 智能交通系统：基于机器视觉、自动驾驶技术和物联网技术，实现交通信号、车辆行驶、道路监控等方面的智能化管理。
7. 机器人技术：让机器人能够进行自主决策和执行任务，如工业生产、家庭服务和医疗护理等。
8. 聊天机器人：基于自然语言处理技术和人工智能技术，实现与用户进行自然、流畅的对话，提供咨询、客服和娱乐等服务。
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机器行为
智能检索 • • 智能检索的概念：是指利用人工智能的方法从大量信息中 尽快找到所需要的信息或知识。 智能检索的重要性：目前，在各种数据库中，尤其是互联 网上存放着大量的、甚至是海量的信息或知识。面对这种信 息海洋，如果还用传统的人工方式进行检索，已很不现实。 智能检索系统须解决的主要问题： (1) 具有一定的自然语言理解能力，能理解用自然语言提出 的各种询问； (2) 具有一定的推理能力，能够根据已知的信息或知识，演 绎出所需要的答案； (3) 系统应拥有一定的常识性知识，以补充学科范围的专业 知识。系统根据这些常识，将能演绎出更一般询问的一些答 案。 12
3
机器思维
搜索
•
• • • • • •
搜索的概念：是指为了达到某一目标，不断寻找推理线 路，以引导和控制推理，使问题得以解决的过程。 搜索的类型：可根据问题的表示方式将其分为状态空间 搜索和与/或树搜索两大类型。 状态空间搜索是一种用状态空间法求解问题时的搜索方 法； 与/或树搜索是一种用问题规约法求解问题时的搜索方 法。 搜索的主要问题：人工智能最关心的是如何利用搜索过 程所得到的对尽快达到目标有用的信息来引导搜索过程， 即启发式搜索方法。 状态空间的启发式搜索方法 与/或树的启发式搜索方法
7
机器感知
模式识别 • 模式识别的概念 • 是指让计算机能够对给定的事务进行鉴别，并把它归入 与其相同或相似的模式中。 • 被鉴别的事物可以是物理的、化学的、生理的，也可以 是文字、图像、声音等。 • 模式识别的一般过程： • (1) 采集待识别事物的模式信息； • (2) 对其进行各种变换和预处理，从中抽出有意义的特 征或基元，得到待识别事物的模式； • (3) 与机器中原有的各种标准模式进行比较，完成对待 识别事物的分类识别； • (4) 输出识别结果。
人工智能主要研究和应用领域
• • • 机器思维、机器感知、机器行为、计算 智能、机器学习 分布智能、智能系统、人工心理与人工 情感 人工生命、人工智能的典型应用
1
机器思维
•
• 机器思维：就是让计算机模仿和实现人的
思维能力，以对感知到的外界信息和自己产 生的内部信息进行思维性加工。
包括：推理、搜索、规划等方面的研究。
2
机器思维
推理
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推理的概念：推理是指按照某种策略从已知事实出发利用知识推出所需 结论的过程。 推理的类型：可根据所用知识的确定性，将其分为： 确定性推理，指推理所使用的知识和推出的结论都是可以精确表示的， 其真值要么为真、要么为假。 不确定性推理，指推理所使用的知识和推出的结论可以是不确定的。所 谓不确定性是对非精确性、模糊型和非完备性的统称。 推理的理论基础：逻辑是一门研究人们思维规律的学科，数理逻辑则是 用数学的方法去研究逻辑问题。 确定性推理主要是基于一阶经典逻辑。它能解决的问题很有限。 不确定性推理主要基于非经典逻辑和概率等。非一阶经典逻辑是泛指除 一阶经典逻辑以外的其他各种逻辑，如多值逻辑、模糊逻辑、模态逻辑、 概率逻辑、默认逻辑、次协调逻辑及泛逻辑等。 最常用的不确定性推理方法：基于可信度的确定性理论，基于Bayes公 式的主观Bayes方法，基于概率的证据理论和基于模糊逻辑的可能性理论 等。
8
机器感知
自然语言理处理
• 自然语言处理包括的主要内容 • • • • • • 机器翻译 把一种自然语言翻译成另外一种自然语言 自然语言理解 概念：主要研究如何使计算机能够理解和生成自然语言。 理解的语言类型：声音语言、书面语言。 主要步骤：语音分析、词法分析、句法分析、语义分析、语用分 析。 该研究不仅对智能人机接口有着重要的实际意义，而且对不确定 人工智能的研究也具有重大的理论价值。有学者指出：人工智能如 果不能用自然语言作为其知识表示基础，建立起不确定人工智能的 理论和方法，人工智能也就永远实现不了跨越的梦想。 9
16
•
•
计算智能
模糊计算 • 模糊计算亦称模糊系统，是通过对人类处理模糊现象的认知 能力的认识，用模糊集合和模糊逻辑去模拟人类的智能行为的。 模糊集合与模糊逻辑是美国加州大学扎德(Zadeh)教授1965年提 出来的一种处理因模糊而引起的不确定性的有效方法。 • 模糊概念的定义：通常，人们把那种因没有严格边界划分而无 法精确刻画的现象称为模糊现象，并把反映模糊现象的各种概念 称为模糊概念。例如， “大”、“小”、“多”、“少”等。 • 模糊概念的表示：通常是用模糊集合来表示的，而模糊集合 又是用隶属函数来刻画的。一个隶属函数描述一个模糊概念，其 函数值为[0, 1]区间的实数，用来描述函数自变量所代表的模糊 事件隶属于该模糊概念的程度。 • 模糊计算的争论：一方面模糊逻辑存在一定缺陷；另一方面它 在推理、控制、决策等方面得到了非常广泛的应用。 17
4
机器思维
规划
•
• •
•
• •
规划的概念：是指从某个特定问题状态出发，寻找并建立一个操 作序列，直到求得目标状态为止的一个行动过程的描述。 规划的特点：与一般问题求解技术相比，规划更侧重于问题求解 过程，并且要解决的问题一般是真实世界的实际问题，而不是抽象 的数学模型。例如，机器人移盒子、猴子摘香蕉等问题。 规划系统的例子：斯坦福研究所问题求解系统（Stanford Research Institute Problem Solver， STRIPS ），是一种基于状态 空间和F规则的规划系统。它由以下3部分所组成： (1) 世界模型：用一阶谓词公式表示，它包括问题的初始状态和目 标状态。 (2) 操作符（即F规则）：它包括先决条件、删除表和添加表。 (3) 操作方法：它采用状态空间表示和中间----结局分析的方法。 其中，状态空间包括初始状态、中间状态和目标状态；中间----结局 分析的每一步都选择能够缩小当前状态与目标状态之间的差距的先 决条件可以满足的F规则执行，直至到达目标为止。
机器学习
• • 机器学习就是让计算机能够像人那样自动地获取新知 识，并在实践中不断地完善自我和增强能力。 机器学习是机器获取知识的根本途径，同时也是机器 具有智能的重要标志。
•
机器学习有多种不同的分类方法，如果按照对人类学 习的模拟方式，机器学习可分为符号学习和神经学习 等Βιβλιοθήκη 18机器学习符号学习
• • • •
• 自然语言理解的意义
•
机器行为
• 机器行为就是让计算机能够具有像人那样地 行动和表达能力，如走、跑、拿、说、唱、写 画等。 机器行为则可看作智能系统的输出部分。
•
•
下面主要讨论：智能控制、智能检索和智能 机器人等。
10
机器行为
智能控制 • 智能控制的概念：是指那种无需或需要尽可能少的人工干 预就能独立的驱动智能机器实现其目标的控制过程。它是人 工智能技术与传统自动控制技术相结合的产物。 智能控制系统：是指那种能够实现某种控制任务，具有自 学习、自适应和自组织功能的智能系统。从结构上，它由传 感器、感知信息处理模块、认知模块、规划和控制模块、执 行器和通信接口模块等主要部件所组成。 智能控制的主要应用领域：智 能机器人系统、计算机集成 制造系统（CIMS）、复杂工业过程的控制系统、航空航天控 制系统、社会经济管理系统、交通运输系统、环保及能源系 统等。
5
机器感知
• • • 机器感知是机器获取外界信息的主要途径，也 是机器智能的重要组成部分。 所谓机器感知，就是要让计算机具有类似于人 的感知能力，如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉。 下面主要介绍机器视觉、模式识别、自然语言 理解。
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机器感知
计算机视觉
• 概念：用计算机来实现或模拟人类的视觉功能，其主要 研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息 的能力。 • 重要性：在人类感知到的外界信息中，有80%以上是通 过视觉得到的。 • 视觉系统：人类视觉系统的功能是通过眼睛与大脑共同 实现的。人们视野中的物体在可见光的照射下，先在眼睛 的视网膜上形成图像，然后由感光细胞转换成神经脉冲信 号，再经神经纤维传入大脑皮层，最后由大脑皮层对其进 行处理与理解。 • 视觉，不仅仅指对光信号的感受，它包括了对视觉信息 的获取、传输、处理、存储与理解的全过程。
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• • •
•
计算智能
• 计 算 智 能 （ Computational Intelligence ， CI）是借鉴仿生学的思想，基于人们对生物 体智能机理的认识，采用数值计算的方法去 模拟和实现人类的智能。
•
计算智能的三大基本领域包括神经计算、 进化计算、模糊计算。
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计算智能
神经计算
• • • • • • 神经计算的概念：亦称神经网络(Neural Network，NN)，它是通过 对大量人工神经元的广泛并行互联所形成的一种人工网络系统，用于 模拟生物神经系统的结构和功能。 主要研究内容：包括人工神经元的结构和模型，人工神经网络的互 连结构和系统模型，基于神经网络的联结学习机制等 人工神经元：是指用人工方法构造单个神经元，它有抑制和兴奋两 种工作状态，可以接受外界刺激，也可以向外界输出自身的状态，用 于模拟生物神经元的结构和功能，是人工神经网络的基本处理单元。 人工神经网络的互连结构（或称拓扑结构）是指单个神经元之间的 连接模式，它是构造神经网络的基础。从互连结构的角度，神经网络 可分为前馈网络和反馈网络两种主要类型。 网络模型是对网络结构、连接权值和学习能力的总括。最常用的有 传统的感知器模型，具有误差前向传播功能的前向传播网络模型，采 用反馈连接方式的反馈网络模型等。 神经网络具有自学习、自组织、自适应、联想、模糊推理等能力， 在模仿生物神经计算方面有一定优势。目前，神经计算的研究和应用 已渗透到许多领域，如机器学习、专家系统、智能控制、模式识别等。
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计算智能
进化计算
• 进化计算的概念：是一种模拟自然界生物进化过程与机制，进行问 题求解的自组织、自适应的随机搜索技术。它以达尔文进化论的“物 竟天择、适者生存”作为算法的进化规则，并结合孟德尔的遗传变异 理论，将生物进化过程中的繁殖、变异、竞争和选择引入到了算法中， 是一种对人类智能的演化模拟方法。 进化计算的主要分支：遗传算法、进化策略、进化规划和遗传规划 四大分支。其中，遗传算法是进化计算中最初形成的一种具有普遍影 响的模拟进化优化算法。 遗传算法的基本思想：(美国密执安大学霍兰德教授1962提出)是使用 模拟生物和人类进化的方法来求解复杂问题。它从初始种群出发，采 用优胜略汰、适者生存的自然法则选择个体，并通过杂交、变异产生 新一代种群，如此逐代进化，直到满足目标为止。