类脑计算神经形态计算
生物神经形态计算
生物神经形态计算（Neuromorphic Computing）是一种受生物大脑启发，采用类脑方式运行的计算形式。
其目的是借鉴生物神经网络的结构和功能特点，建立能模拟生物大脑处理信息方式的计算系统。
生物神经形态计算将生物神经网络的各个方面实现为电子电路上的模拟或数字副本，旨在理解大脑中学习和进步的动态过程，并将大脑灵感应用于通用认知计算。
与传统方法相比，生物神经形态计算具有能源效率、执行速度、对局部故障的鲁棒性和学习能力等优势。
大规模的神经形态机器基于两个互补的原则，即多核SpiNNaker机器和BrainScaleS物理模型机。
多核SpiNNaker 机器将100万个ARM处理器与一个基于数据包的网络连接起来，该网络针对神经动作电位的交换进行了优化。
而BrainScaleS物理模型机在20个硅晶片上实现了400万个神经元和10亿个突触的模拟电子模型。
这两台机器都集成到HBP实验室中，并为其配置、操作和数据分析提供完整的软件支持。
生物神经形态计算的主要优势在于其能源效率、执行速度、对局部故障的鲁棒性和学习能力。
与传统超级计算机上的模拟相比，生物神经形态计算可以以更快的速度运行，并且更接近于生物大脑的实际运行情况。
此外，生物神经形态计算还可以通过模拟生物大脑的学习过程来改进机器学习算法，从而提高其性能和适应性。
总之，生物神经形态计算是一种受生物大脑启发，采用类脑方式运行的计算形式，旨在理解大脑中学习和进步的动态过程，并将大脑灵感应用于通用认知计算。
它具有能源效率、执行速度、对局部故障的鲁棒性和学习能力等优势，是未来计算机科学领域的重要发展方向之一。
类脑计算的主要方法
类脑计算的主要方法
一、基于联想的类脑计算方法
1、联想法：基于联想的类脑计算方法，也被称为相似性搜索法，是类脑计算的一种基本方法。
在解决问题时，会通过将某种相似的或者相关的事物联想起来，从而达到解决当前问题的目的。
2、归纳法：归纳法又称推理法，是类脑计算的另一种基本方法。
在解决问题的过程中，首先收集和分析多种相关信息，然后根据这些信息推断出问题的答案.
3、推断法：推断法也是类脑计算的一种基本方法，它是由规则和预定义的假设和结论组成，通过将假设和结论进行比较、推断和比较，从而找出结论。
二、基于机器学习的类脑计算方法
1、深度学习：深度学习是一种机器学习算法，主要是利用多层神经网络对输入数据进行分析和归纳，从而提取数据中有用的模式和结构，实现相关分类和预测功能。
2、强化学习：强化学习是一种机器学习算法，通过模仿人的学习过程，让机器不断地通过回报机制学习怎样通过判断和行动来在某个环境中有最优的选择。
3、聚类法：聚类法也是一种机器学习算法，可以根据数据的特征将其分组，使得数据具有更加明显的结构，从而实现相关分类的目的。
《人工智能导论》教学大纲(2024版)
人工智能导论课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：课程中文名称：人工智能导论课程性质：学院基础课程、专业核心课程开课学期：3课内学时：32学时，其中授课32学时课外学时：32学时学分：2学分主要面向专业：自动化、测控、电气、机器人工程二、先修课程高等数学、概率论、线性代数、生命科学导论三、课程目标人工智能导论是面向理工科专业的重要基础课程。
课程以学科基础、技术基础、重点方向与领域、行业应用、伦理与法律五维知识体系为主要内容，经典与现代人工智能知识结构模块化，具有广阔的思想和技术背景。
通过课程学习，使学生系统性掌握人工智能基本概念、方法、技术，把握人工智能重点方向及领域；掌握机器学习、深度神经网络等基本方法；初步具备利用人工智能技术解决问题的基本能力；初步理解人工智能伦理及其对人工智能技术发展的重要意义。
为进一步学习相关的专业基础课程和专业课程打下必要的理论和实践基础。
（1）从大历史观角度使学生理解人工智能发展的历史和思想脉络，使学生认识到人工智能的本质和内涵，思考人之为人的价值和意义,勇于承担社会发展责任。
（2）充分发挥人工智能多学科、多领域理论、知识交叉的特点和优势，培养学生多学科知识交叉思维和创新意识。
（3）激发学生学习人工智能的热情和人机协同创新思维，为后续人工智能+X专业学习、创新创业、竞赛、就业等奠定基础。
（4）系统理解机器智能实现技术和方法，认识到机器智能对人类智能补充与增强作用，学会利用人机协同技术和方法及解决各类问题。
(5)使学生充分理解人工智能对未来人类社会经济、科技和文明发展的重要作用，具备未来能社会发展需要的人工智能人才素质。
四、教学内容与教学方法五、考核方式六、参考教材及学习资源（一）参考教材：[1]莫宏伟，徐立芳.人工智能导论.第2版.[2]莫宏伟，徐立芳.人工智能伦理导论.。
类脑神经形态计算定义
类脑神经形态计算定义⼀、引⾔随着科技的⻜速发展，⼈⼯智能（AI）已经成为当今世界的重要议题。
在AI的研究中，模拟⼈脑的神经⽹络⼀直是研究的重要⽅向之⼀。
这种模拟⼈脑神经⽹络的计算⽅式，被称为类脑神经形态计算。
它以⼈类⼤脑的结构和功能为基础，尝试模仿⼤脑的神经元连接和信息处理⽅式，从⽽实现更加⾼效、节能的信息处理。
⼆、类脑神经形态计算的定义类脑神经形态计算，⼜称神经形态计算，是⼀种模拟⽣物神经⽹络的计算⽅式。
它通过模仿⼤脑中神经元的连接和信息处理⽅式，构建出⼀种新型的计算模型。
这种计算模型不仅具有⾼效的信息处理能⼒，⽽且功耗低，可以⼴泛应⽤于物联⽹、智能制造、智能家居等领域。
三、类脑神经形态计算的原理类脑神经形态计算的原理主要基于⼤脑的神经元结构和信息处理机制。
⾸先，⼤脑中的神经元通过复杂的连接⽹络相互传递信息。
这些连接不仅数量庞⼤，⽽且具有⾼度的可塑性，使得⼤脑能够进⾏复杂的信息处理和记忆存储。
其次，神经元之间的信息传递并⾮传统的⼆进制⽅式，⽽是通过脉冲信号传递，这种⽅式更加接近⾃然界的信号传递⽅式，能够实现更加⾼效的信息处理。
四、类脑神经形态计算的应⽤由于类脑神经形态计算具有⾼效、节能的优点，它已经在许多领域得到了应⽤。
⾸先，在物联⽹领域，由于物联⽹设备通常具有功耗限制，因此需要低功耗的计算⽅式。
类脑神经形态计算由于其低功耗的特性，已经被⼴泛应⽤于物联⽹设备的智能化控制。
其次，在智能制造领域，类脑神经形态计算也被应⽤于机器⼈的控制和⾃动化设备的监控。
此外，在智能家居领域，类脑神经形态计算也被⽤于智能⾳箱、智能照明等设备的控制和优化。
五、未来展望尽管类脑神经形态计算已经取得了⼀定的成果，但要实现真正的⼈⼯智能，还需要在多个⽅⾯进⾏深⼊研究。
⾸先，我们需要进⼀步研究⼤脑的神经元结构和信息处理机制，以实现更加接近⼈脑的信息处理⽅式。
其次，我们需要开发更加⾼效、稳定的硬件设备，以实现类脑神经形态计算的⼴泛应⽤。
类脑计算主要方法
类脑计算主要方法
1. 神经元模拟：仿照神经元的运作原理，构建具有输入、输出和激活函数的人工神经元，通过连接多个神经元建立神经网络，通过网络进行模式识别和学习。
2. 进化计算：基于生物进化的思想，通过随机变异和自然选择的方式，逐步优化解决问题的答案。
例如遗传算法、粒子群优化算法等。
3. 人工免疫算法：仿照生物免疫系统的机制，将抗体与抗原之间的互动建模为问题求解过程。
人工免疫算法主要用于模式识别、数据分类和聚类等方面。
4. 模糊推理：将模糊数学理论引入计算机科学领域，使得计算机能够处理模糊和不精确的信息，并进行推理和判断，用于决策支持、智能控制等方面。
5. 深度学习：通过多层神经网络的构建和训练，实现对复杂数据结构的自动分析和建模。
深度学习已经广泛应用于图像识别、自然语言处理和语音识别等领域。
人工智能芯片的分类
人工智能芯片的分类近年来人工智能芯片领域的科学家们进行了富有成果的广泛研究，主要集中在AI芯片目前的两种发展方向。
一个方向是继续延续经典的冯·诺依曼计算架构，以加速计算能力为发展目标，主要分为并行加速计算的GPU(图形处理单元)、半定制化的FPGA(现场可编程门阵列)、全定制化的ASIC(专用集成电路)。
另一个方向就是颠覆传统的冯·诺依曼计算架构，采用基于类脑神经结构的神经拟态芯片来解决算力问题。
一、按架构分类(1)图形处理单元(graphics processing unit，GPU)。
GPU是相对较早的加速计算处理器，具有速度快、芯片编程灵活简单等特点。
由于传统CPU的计算指令遵循串行执行方式，不能发挥出芯片的全部潜力，而GPU具有高并行结构，在处理图形数据和复杂算法方面拥有比CPU更高的效率。
在结构上，CPU主要由控制器和寄存器组成，而GPU则拥有更多的逻辑运算单元(arithmetic logic unit，ALU)用于数据处理，这样的结构更适合对密集型数据进行并行处理，程序在GPU系统上的运行速度相较于单核CPU往往提升几十倍乃至上千倍。
同时，GPU 拥有了更加强大的浮点运算能力，可以缓解深度学习算法的训练难题，释放人工智能的潜能。
但是GPU也有一定的局限性。
深度学习算法分为训练和推断两部分，GPU平台在算法训练上非常高效。
但在推断中对于单项输入进行处理的时候，并行计算的优势不能完全发挥出来。
(2)现场可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)。
FPGA是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件基础上进一步发展的产物。
其基本原理是在FPGA芯片内集成大量的基本门电路以及存储器，用户可以通过更新FPGA配置文件(即烧入)来定义这些门电路以及存储器之间的连线。
这种烧入不是一次性的，因此，它既解决了定制电路灵活性的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。
生物医学中的类脑计算
生物医学中的类脑计算在21世纪科技革命已经进入了快速发展的阶段，人类的科学技术水平已经取得了惊人的进步。
其中信息技术的迅速发展，使得生物医学中的类脑计算成为了一种受关注的新型技术。
本文将对生物医学中的类脑计算技术进行探讨。
一、什么是类脑计算？类脑计算是生物计算机科学领域的新型技术，它是针对人类大脑神经网络运作的仿真研究。
类脑计算技术通过对神经网络进行建模，模拟出大脑中神经元之间的联接和信息传输，从而获取人类大脑的特征和功能，并将其应用于生物医学中，使得人工智能领域的技术得到了重大突破。
二、类脑计算在生物医学中的应用1. 视觉辨识类脑计算技术在视觉辨识方面得到了广泛的应用，例如用于进行肝脏癌症检测和乳腺癌的早期诊断，类脑计算技术可以通过分析病人的CT和MRI影像数据，对病变区域进行标注，从而准确地判断疾病的位置和程度。
2. 智能健康类脑计算技术可以用于开发智能健康产品，对人体各个部位进行检测，并提供人体健康的数据和建议，例如可以检测人的脉搏、心跳、体温等生理参数，并进行分析，提供相应的健康建议。
3. 精神疾病诊断类脑计算技术可以通过建立复杂的人工神经网络，对患有精神疾病的患者进行诊断和治疗，例如能够检测踌躇症和忧郁症等精神障碍，提供相应的治疗方案。
三、类脑计算技术的优势与传统计算方式不同，类脑计算具有以下一些优势：1. 强大的自适应能力类脑计算技术可以通过对大量数据的学习和练习，建立自适应的模型，从而实现更加准确的预测和诊断。
2. 高度的并行处理类脑计算技术可以实现大规模的并行处理，从而可以同时处理多个任务，而不会降低整体处理的效率。
3. 具有较高的容错性类脑计算技术可以通过建立多个网络节点，从而实现数据的冗余备份，这样即使某个节点出现故障，也不会影响整个系统的运行。
四、类脑计算技术存在的挑战和未来展望随着技术的不断发展，类脑计算技术的应用前景广阔，但同时也存在一些挑战，例如：1. 大量数据的处理对于大型数据的处理，类脑计算技术需要能够快速响应，同时应该解决内部异质数据的处理问题。
类脑计算神经形态计算
? 极点数相同；
? 模拟频率Ω和数字频率ω之间呈线性关系 ω=ΩT；数字滤波
器的单位脉冲响应完全模仿模拟滤波器的单位冲激响应，时域 逼近良好；
?如果模拟滤波器的频率响应不是严格限带，该方法得到数字 滤波器 在频域出现混叠现象 ；不宜用于设计高通和带阻数字滤 波器（高频部分会发生混叠），一般仅适合低通和带通数字滤 波器的设计。
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冲激响应不变法
的后续项之间的“串扰”
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? 讨论例8.1
由图可看出，由于 H(jΩ) 不严格限带，所以 H(ejω) 产生了频谱混叠失真。
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4、冲激响应不变法特点：
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理 想 滤 波 器 的 频 率 响 应
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数字滤波器的系统函数与冲激响应
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复习 数字滤波器从功能上可分为低通、高通、带通、带阻
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（注意：非递归形式）
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设模拟滤波器的传递函数H (s)是s 的有理函数
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(讨论)
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：
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z=esT, s平面与z平面之间的映射关系
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8.2 冲激响应不变法： Institute of Artificial Intelligence and Robotics, XJTU 1986 1 s平面与z平面的关系 1
? 对h (t)进行等间隔T采样，得到：
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对上式进行 Z变换，得到数字滤波器的系统函数 H(z)：
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因此，s平面与z 平面存在对应关系：
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由第1章采样信号的频谱表达式(1.80）, 得到：
H( z)| z?
esT
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1
?
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T m???
H(s ?
2?
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?上式表明将模拟信号 h(t)的拉氏变换在 s平面上沿虚轴按照周期
Ωs=2π/T 延拓后，再按照 z ? esT 的映射关系，映射到 z平面上，
就得到 H(z) 。下面进一步分析这种映射关系。
及数字滤波器的频率响应 H(ejω)
分别为 :
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由采样定理知，只有当模拟滤波器的频率响应是限带的， 且频带小于采样频率一半，才不会发生混迭现象 。
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数字角频率 模拟角频率
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设模拟滤波器H (s)只有单阶极点，且分母多项式的阶次高于 分子多项式的阶次，将H (s)用部分分式表示：
将H (s)进行拉氏反变换得到 h (t)：
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IIR滤波器
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第8章 IIR数字滤波器设计
8.1 s-z 变换设计
从S平面映射到Z平面三种常用的方法： 1、冲激响应不变法：从时域的角度出发进行映射； 2、双线性不变法：从频域角度出发进行映射； 3、匹配z变换法：频域直接映射。
H(s) ?
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拉氏反变换
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等间隔T采样
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z变换
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的后续项之间的“串扰”
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? 讨论例8.1
由图可看出，由于 H(jΩ) 不严格限带，所以 H(ejω) 产生了频谱混叠失真。
模拟滤波器的频率响应 H(jΩ) 以
j T
m)
数字滤波器与模拟滤波器频率响应之间的关系：
数字滤波器与模拟滤波器频率响应之间 由一个频率轴的线性比例因子联系起来
|ω|<π
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任何一个实际模拟滤波器的 频率响应都不会是严格限带的， 造成
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冲激响应不变法