计算智能概述
智能计算简介
进化规划和进化策略确定地把某些个体排除在被选择 复制之外，而标准遗传算法一般对每个个体都指定一 个非零选择概率。
智能计算
智能计算
计算智能是以数据为基础，通过训练建立联系， 进行问题求解，特点是：
1、 以分布式方式存储信息 2、 以并行方式处理信息 3、 具有自组织、自学习能力 4、计算智能适用于于解决那些难以建立确定性
数学／逻辑模型，或不存在可形式化模型的问 题．
智能计算
计算智能以连接主义的思想为基础，有众多发 展方向。
遗传算法的基础：孟德尔遗传学
在孟德尔遗传学中，基因型被详细模型化，而表型 和环境被忽略。
简单起见，假设一个基因具有n 等位基因a1,…,an。 二倍基因型以元组(ai,aj)为特征。 我们定义 pij 为 总群体中基因型(ai,aj) 的频度。假设基因型与表型 相等。质量函数给每个表型赋值。
q(ai,aj) = qij qij 可以被解释为出生率减去死亡率
遗传算法与自然进化的比较
自然界
染色体 基因 等位基因(allele) 染色体位置(locus) 基因型(genotype) 表型(phenotype)
遗传算法
字符串 字符,特征
特征值 字符串位置
结构 参数集,译码结构
新达尔文进化理论的主要论点
1) 个体是基本的选择目标; 2) 随机过程在进化中起重大作用, 遗传变异大部
分是偶然现象; 3) 基因型变异大部分是重组的产物, 部分是突变; 4) 逐渐进化可能与表型不连续有关; 5) 不是所有表型变化都是自然选择的必然结果; 6) 进化是在适应中变化的, 形式多样, 不仅是基因
《计算智能》课件
计算智能的挑战与
限制
分析了当前计算智能面临的主要 挑战和限制，如数据质量、算法 可解释性、隐私保护等。
展望
未来发展方向
探讨了计算智能未来的发展趋势和研究方向，如深度学习、强化学 习、迁移学习等。
与其他技术的融合
讨论了计算智能与物联网、云计算、边缘计算等技术的融合，以及 它们在智能制造、智慧城市等领域的应用前景。
应用领域
人工神经网络在模式识别、图像处理、语音识别、自然语言处理等领域 有广泛应用。
模糊逻辑
总结词
模糊逻辑是一种处理不确定性、不完全性和模糊性的逻辑方法，通过引入模糊集合和模糊推理规则，实现对模糊信息 的处理。
详细描述
模糊逻辑通过将经典集合论中的确定性边界扩展到模糊边界，允许元素同时属于多个集合，从而更准确地描述现实世 界中的模糊现象。模糊逻辑在控制系统、决策支持系统、专家系统等领域有广泛应用。
详细描述
推荐系统广泛应用于电子商务、在线视频、社交媒体等领域。通过分析用户的购买记录、浏览历史和 兴趣爱好等信息，推荐系统可以为用户推荐相关商品、视频或朋友，提高用户体验和满意度。
机器人控制
总结词
机器人控制技术利用计算智能实现对机器人的精确控制，使机器人能够完成复杂任务。
详细描述
机器人控制技术广泛应用于工业制造、医疗护理、航空航天等领域。在工业制造中，智 能机器人可以自动化地完成生产线上的任务，提高生产效率；在医疗护理中，机器人可 以帮助医生进行手术操作或为病人提供护理服务；在航空航天中，机器人可以协助宇航
法律法规制定
为规范人工智能的发展和应用，需要制定相应的法律法规，明确人工智能的合法地位和责任归属，为人工智能技 术的发展和应用提供法律保障。
05
第一讲 人工智能与计算智能概述
1.2 人工智能的发展简史
第一阶段——孕育期 （1956年以前） 第二阶段——人工智能基础技术的研究和形成 （1956年—1970年） 第三阶段——发展和实用化阶段 （1971年—1980年） 第四阶段——知识工程与专家系统 （1980年至今）
第一阶段——孕育期
公元前，古希腊哲学家亚里士多德（Aristotle）创立了古典形式逻辑。 17世纪，英国哲学家和自然科学家培根（F. Bacon）系统地提出了古典归 纳推理。 17世纪，德国数学家莱布尼茨（G. W. Leibniz）提出了数理逻辑的基本 思想。 1642年，法国物理学家和数学家帕斯卡（B. Pascal）发明了世界上第一 台会演算的机械加法机。 1673年，Leibniz在这台加法机的基础上发展并制成了可进行四则运算的 计算器。 1832年，英国数学家巴比奇（C. Babbage）制成可用来计算简单数学表 的差分机，并提出分析机（能自动完成各种类型数字计算）的设计思想。 19世纪中叶，英国数学家布尔（G. Boole）出了布尔代数，初步实现了 Leibniz的数理逻辑思想 。
1956年，Newell和Simon等人编写的程序Logic Theorist证明了《数学 原理》中第二章的三十八条定理，又于1963年证明了该章中的全部五十二条 定理。他们的成果使人工智能研究走上以计算机程序来模拟人类思维的道路 ，第一次把求解方法和问题的领域知识分离开。在相同的研究途径下， Selfridge编制了字符识别程序、Samuel研制了跳棋程序。Samuel的跳 棋程序具有学习功能，在1959和1962年分别打败了Samuel本人和美国一 个州的跳棋冠军。 1957年，Simon、Newell和肖（J. C. Shaw）合作开发了表处理语言 IPL（Information Processing Language。 1957年，罗森勃拉特（F. Rosenblatt）提出著名的感知机（ Perceptron）模型，该模型是第一个完整的人工神经网络。 1958年，美籍逻辑学家王浩在自动定理证明中取得的重要进展。他的程序在 IBM-704计算机上用不到5分钟的时间证明了《数学原理》中“命题演算” 的全部220条定理。 1959年，王浩的改进程序用8.4分钟证明了上述220条定理及谓词演算
人工智能_第五章计算智能
传统分类能力
ANN 分类能力
分类与识别功能
§5.2.1人工神经网络研究的进展
三、基本功能
优化计算功能
§5.2.1人工神经网络研究的进展
§5.2.2人工神经网络的结构
2.生理神经元的功能
从生物控制论的观点，神经元作为控制和信息处理的基本单元，具有下列
一些重要的功能与特性：
• 时空整合功能：神经元对于不同时间通过同一突触传入的神经冲动，具有时 间整合功能。对于同一时间通过不同突触传入的神经冲动，具有空间整合功 能。两种功能相互结合，具有时空整合的输入信息处理功能； • 兴奋与抑制状态：即兴奋（细胞膜电位升高）和抑制（细胞膜电位降低）。 • 脉冲与电位转换：突触界面具有脉冲/电位信号转换功能。 • 神经纤维传导速度：神经冲动沿神经纤维传导的速度在1-150m/s之间。 • 突触延时和不应期：突触对神经冲动的传递具有时延和不应期，在相邻的二 次冲动之间需要一个时间间隔，即为不应期。 每个人脑大约含有1011-1012个神经元，每一神经元又约有103-104个突触。神
匹配等， 而反馈型神经网络则是一个非线性动力学系统，它具有如下两个重要特征：
1．系统具有多个稳定状态，从某一初始状态开始运动，系统最终可以到
为1或0取决于其输入之和大于或小于内部阈值θ。
§5.2.2人工神经网络的结构
激发函数一般具有非线性特性，常用的非线性特性如下图所示，分述于下：
① 阈值型
对于这种模型，神经元没有内部状态，激发函数为一阶跃函数，如图 (a) 所示。这时，输出为： 1 f(xi)=U(xi)= 0 ② 分段线性强饱和型 见图 (b)。 ,xi>0 ,xi≤0
计算智能主要算法概述
计算智能主要算法概述摘要：本文主要介绍计算智能中的几种算法：模糊计算、遗传算法、蚂蚁算法、微粒群优化算法（pso），详细描述了这几种算法的发展历史、研究内容及在本研究方向最近几年的应用。
关键字：计算智能模糊计算遗传算法蚂蚁算法 pso计算智能是在神经网络、模糊系统、进化计算三大智能算法分支发展相对成熟的基础上，通过各算法之间的有机融合而形成的新的科学算法，是智能理论和技术发展的一个新阶段，广泛应用于工程优化、模式识别、智能控制、网络智能自动化等领域[1]。
本文主要介绍模糊逻辑、遗传算法、蚂蚁算法、微粒群优化算法（pso）。
1 、模糊计算美国系统工程教授扎德于1965年发表的论文《fuzzy sets》首次提出模糊逻辑概念，并引入隶属度和隶属函数来刻画元素与模糊集合之间的关系，标志着模糊数学的诞生。
模糊计算将自然语言通过模糊计算转变为计算机能理解的数学语言，然后用计算机分析、解决问题。
在古典集合中，对于任意一个集合a，论域中的任何一个x，或者属于a，或者不属于a；而在模糊集合中，论域上的元素可以”部分地属于”集合a，并用隶属函数来表示元素属于集合的程度，它的值越大，表明元素属于集合的程度越高，反之，则表明元素属于集合的程度越低。
与经典逻辑中变元”非真即假”不同，模糊逻辑中变元的值可以是[0，1]区间上的任意实数。
要实现模糊计算还必须引入模糊语言及其算子，把含有模糊概念的语言称为模糊语言，模糊语言算子有语气算子、模糊化算子和判定化算子三类，语言算子用于对模糊集合进行修饰。
模糊逻辑是用if-then规则进行模糊逻辑推理，将输入的模糊集通过一定运算对应到特定输出模糊集，模糊推理的结论是通过将实施与规则进行合成运算后得到的。
模糊逻辑能够很好地处理生活中的模糊概念，具有很强的推理能力，在很多领域得以广泛应用研究，如工业控制、模式识别、故障诊断等领域。
但是大多数模糊系统都是利用已有的专家知识，缺乏学习能力，无法自动提取模糊规则和生成隶属度函数，需要与神经网络算法、遗传算法等学习能力强的算法融合来解决。
智能计算概述
智能计算概述
智能计算是指基于人工智能理论与技术来模拟人类思维过程、解决复杂问题和完成复杂任务的方法。
智能计算的基本原理主要是在信息处理的过程中把人的语言和智力技能以较低的代价融入到硬件系统当中，通过计算机系统来达到模拟人的思维过程，解决难题和实现复杂任务的目的。
智能计算声称自从20世纪50年代以来已经发展了很多，应用于自然语言处理、机器学习、知识工程、推理机器和其他领域。
而且智能计算还可以应用到更多的领域，比如无人驾驶汽车、智能家居、自动生产等。
它的核心技术是如何实现计算机与人的互动，建立人机融合的一体化系统，使计算机具有智能化的属性。
智能计算的两个主要组成部分是算法和机器学习。
算法是一种系统地描述任务完成所提出的步骤和要求。
这些算法基于一系列的定量分析来确定如何有效地完成任务。
机器学习是一种用来解决复杂问题的技术，其基本原理是使用计算机模拟人类思维推理和判断过程，以便解决复杂问题。
机器学习的研究着重于利用有限的数据来构建和训练计算机模型，使之能够根据需要作出最佳的决策。
未来，智能计算将成为现今生活的一部分。
《计算与人工智能概论》计算与人工智能概述
智能移动机器人路径规划问题分解
子问题1 子问题2
地图的构建与表示 智能移动机器人遇到的状况
左边有墙，前边没有墙 左边没墙
左边有墙，前边也有墙
机器人对环境的记忆 机器人的行动
1.3.1 智能移动机器人路径规划 模式识别
出了计算机应有的主要架构，这为计算机的诞生和发展提供了理论基础
1.1.2 图灵机
基本原理
图灵机的基本原理是用机器来模拟人们 用纸笔进行数学运算的过程。图灵机将一个 无限长的带子作为无限存储，它有一个读写 头，能在带子上读、写和左右移动。图灵机 开始运作时，带子上只有输入串，其他地方 都是空白，如果需要保存信息，则其可以将 相关信息写在带子上。为了读取已经写下的 信息，它可以将读写头往回移动到这个信息 所在的位置。机器不停地计算，直到产生输 出为止。
问题求解策略与算法
用两种不同的算法解决求解机器人行走的最短距路径问题
遍历算法流程图
贪心算法流程图
什么是计算思维？
PART
1.2.1 计算思维的概念
计算思维的概念
2006年
CMU计算机系主任/ 学术事务副校长 NSF信息学部主任 微软研究院副总裁 哥伦比亚大学数据科学研究院主任
周以真教授在美国计算机权威期刊《Communications of the ACM》杂志上给出，并定义的计算思维 （Computational Thinking）：计算思维是运用计算机科 学的基础概念进行问题求解、系统设计、以及人类行为理 解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。
1.1.2 图灵机
图灵机执行计算的具体案例
利用图灵机执行 “1+2=3”的计算。先定义读头读到“+”之后，依次移动读头两 次并读取格子中的数据；接着读头进行计算，最后把计算结果写入第二个数据 的下一个格子里，
智能计算概述
智能计算概述智能计算概述1、引言智能计算是指利用计算机和相关技术实现智能化的计算过程。
随着的发展和应用的广泛普及，智能计算越来越成为人们关注的热点话题。
本文将对智能计算进行概述，介绍其相关技术、应用领域和未来发展趋势。
2、智能计算技术2.1 机器学习2.1.1 监督学习2.1.2 无监督学习2.1.3 强化学习2.2 深度学习2.2.1 神经网络2.2.2 卷积神经网络2.2.3 循环神经网络2.3 自然语言处理2.3.1 词法分析2.3.2 语法分析2.3.3 语义分析2.4 计算机视觉2.4.1 图像识别2.4.2 目标检测2.4.3 图像3、智能计算应用领域3.1 金融3.2 医疗3.3 教育3.4 媒体与娱乐4、智能计算的未来发展趋势4.1 大数据和智能计算的结合4.2 云计算与边缘计算4.3 自动驾驶技术与智能计算的融合4.4 智能物联网的兴起5、结论本文对智能计算进行了概述，介绍了智能计算的技术、应用领域和未来发展趋势。
随着技术的发展和应用的推广，智能计算将在各个领域起到重要的作用，推动社会发展进步。
本文档涉及附件：- 附件一、智能计算技术应用案例集锦- 附件二、智能计算行业数据统计表格本文所涉及的法律名词及注释：- 监督学习：一种机器学习算法，通过从有标签的训练数据中学习出一个函数，使得对新数据的预测尽可能准确。
- 无监督学习：一种机器学习算法，通过从无标签的训练数据中学习出数据的结构和分布模式。
- 强化学习：一种机器学习算法，通过与环境的交互学习出一种最优策略，以获得最大的累积奖励。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
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路漫漫其悠远
2020/3/29
5.1 概述
• 5.1.1 什么是计算智能 • 5.1.2 计算智能的产生与发展 • 5.1.3 计算智能与人工智能的关系
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5.1.1 什么是计算智能
• 计算智能（Computational Intelligence，CI）目前还没有一 个统一的的定义，使用较多的是美国科学家贝慈德克 （J.C.Bezdek）从计算智能系统角度所给出的定义:
• 在此之后，WCCI大会就成了IEEE的一个系列性学术会议， 每4年举办一次。1998年5月，在美国阿拉斯加州的安克雷奇市又 召开了第2届计算智能国际会议WCCI’98。2002年5月，I在美国 州夏威夷州首府火奴鲁鲁市又召开了第3届计算智能国际会议 WCCI’02。此外，IEEE还出版了一些与计算智能有关的刊物。
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输入
人类知识 (+)传感输入
复 杂 知识 性 (+)传感数据
BNN ANN
复杂性 BPR APR
层次
BI
B~生物的
AI
A~符号的
计算 (+)传感器
CNN
CPR
CI
贝慈德克的智能的3个层次
C~数值的
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• 第二种观点是大多数学者所持有的观点，其代表人物是 艾伯哈特（R.C.Eberhart）。他们认为：虽然人工智能与 计算智能之间有重合，但计算智能是一个全新的学科领域， 无论是生物智能还是机器智能，计算智能都是其最核心的 部分，而人工智能则是外层。
• 如果一个系统仅处理低层的数值数据，含有模式识别部件， 没有使用人工智能意义上的知识，且具有计算适应性、计算 容错力、接近人的计算速度和近似于人的误差率这4个特性， 则它是计算智能的。
• 从学科范畴看，计算智能是在神经网络（Neural Networks,NN）、进化计算（Evolutionary Computation,EC） 及模糊系统（Fuzzy System,FS）这3个领域发展相对成熟的基 础上形成的一个统一的学科概念。
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轴突是由细胞体向外延伸出的所有纤维中最长的一条分枝， 用来向外传递神经元产生的输出电信号。
• 从贝慈德克对计算智能的定义和上述计算智能学科范畴的 分析，可以看出以下2点：
• 第一，计算智能是借鉴仿生学的思想，基于生物神经系统 的结构、进化和认知对自然智能进行模拟的。
• 第二，计算智能是一种以模型（计算模型、数学模型）为 基础，以分布、并行计算为特征的自然智能模拟方法。
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5.1.2 计算智能的产生与发展
• 在该图中，底层是计算智能（CI），它通过数值计算来实现，其基 础是CNN；中间层是人工智能（AI），它通过人造的符号系统实现， 其基础是ANN；顶层是生物智能（BI），它通过生物神经系统来实现， 其基础是BNN。
• 按照贝慈德克的观点，CNN是指按生物激励模型构造的NN，ANN 是指CNN+知识，BNN是指人脑，即ANN包含了CNN，BNN又包含 了ANN。对智能也一样，贝慈德克认为AI包含了CI，BI又包含了AI， 即计算智能是人工智能的一个子集。
• 第一种观点的代表人物是贝慈德克。他把智能（Intelligence，I） 和神经网络（Neural Network，NN）都分为计算的 （Computational，C）、人工的（Artificial，A）和生物的 （Biological,B）3个层次，并以模式识别（PR）为例，给出了下图 所示的智能的层次结构。
• 事实上，CI和传统的AI只是智能的两个不同层次，各自 都有自身的优势和局限性，相互之间只应该互补，而不能 取代。
• 大量实践证明，只有把AI和CI很好地结合起来，才能更 好地模拟人类智能，才是智能科学技术发展的正确方向。
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5.2 神经计算
神经计算或叫神经网络，是计算智能的重要基础和核心， 也是计算智能乃至智能科学技术的一个重要研究领域。
• 目前，计算智能的发展得到了国内外众多的学术组织和研究机 构的高度重视，并已成为智能科学技术一个重要的研究领域。
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5.1.3 计算智能与人工智能的关系
• 目前，对计算智能与人工智能的关系有2种不同观点，一种点认为 计算智能是人工智能的一个子集，另一种观点认为计算智能和人工智 能是不同的范畴。
• 1992年，贝慈德克在《Approximate Reasoning》学报上首次 提出了“计算智能”的概念。
• 1994年6月底到7月初，IEEE在美国佛罗里达州的奥兰多市召 开了首届国际计算智能大会(简称WCCI’94)。会议第一次将神经 网络、进化计算和模糊系统这三个领域合并在一起，形成了“计 算智能”这个统一的学科范畴。
本节的主要内容包括： 5.1.1 神经计算基础 5.1.2 人工神经网络的互连结构 5.1.3 人工神经网络的典型模型 至于基于神经网络的连接学习机制放到第7章学习部分讨论。
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5.2.1 神经计算基础
1. 生物神经系统简介
生物神经系统是人工神经网络的基础。人工神经网络是对人 脑神经系统的简化、抽象和模拟，具有人脑功能的许多基本特 征。
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• 神经网络是一种对人类智能的结构模拟方法，它是通过对 大量人工神经元的广泛并行互联，构造人工神经网络系统去 模拟生物神经系统的智能机理的。
• 进化计算是一种对人类智能的演化模拟方法，它是通过对 生物遗传和演化过程的认识，用进化算法去模拟人类智能的 进化规律的。
• 模糊计算是一种对人类智能的逻辑模拟方法，它是通过对 人类处理模糊现象的认知能力的认识，用模糊逻辑去模拟人 类的智能行为的。
为方便对神经网络的进一步讨论，下面先介绍： (1) 生物神经元的结构 (2) 生物神经元的功能 (3) 人脑神经系统的联结机制
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(1) 生物神经元的结构
它由细胞体(Soma)、轴突(Axon)和树突(Dendrite)三个主要部分组成
细胞核
神经末梢
轴突
突触
树突
细胞体
细胞体由细胞核、细胞质和细胞膜等组成，其直径大约为0.5-100μm大 小不等。细胞体是神经元的主体，用于处理由树突接受的其它神经元传 来的信号,其内部是细胞核，外部是细胞膜，细胞膜的外面是许多向外延 伸出的纤维。