计算智能主要算法概述
《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
人工智能的常用算法和工具概述
人工智能的常用算法和工具概述人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门致力于研究和开发智能机器的科学与技术，其目的是使计算机能够像人一样具备感知、理解、学习和决策的能力。
在实现人工智能的过程中，算法和工具起着至关重要的作用。
本文将对人工智能常用的算法和工具进行概述，帮助读者全面了解人工智能的基础知识。
一、常用算法1.机器学习算法机器学习是人工智能的重要分支，它通过让计算机学习数据集中的模式和规律，以便在新数据中做出准确的预测或决策。
常用的机器学习算法包括：（1）监督学习算法：包括决策树、逻辑回归、支持向量机等，通过已有标记的数据进行学习和预测。
（2）无监督学习算法：包括聚类、关联规则挖掘等，通过未标记数据的特征进行模式发现和数据分析。
（3）深度学习算法：包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，通过多层神经元网络模拟人脑的学习过程。
2.自然语言处理算法自然语言处理是指使计算机能够理解和处理人类语言的技术。
常用的自然语言处理算法包括：（1）词法分析算法：用于将自然语言文本划分为基本语言单位，包括分词、词性标注等。
（2）句法分析算法：用于分析句子的语法结构，包括依存句法分析、成分句法分析等。
（3）语义分析算法：用于理解和处理文本的语义信息，包括命名实体识别、语义角色标注等。
3.计算机视觉算法计算机视觉是指让计算机能够理解和处理图像和视频的技术。
常用的计算机视觉算法包括：（1）图像识别算法：用于将图像中的物体进行分类、检测和识别，常用的算法包括卷积神经网络、目标检测算法等。
（2）图像分割算法：用于将图像分割成不同的区域或对象，常用的算法包括分水岭算法、基于聚类的分割算法等。
（3）目标跟踪算法：用于在视频中跟踪移动的目标，常用的算法包括卡尔曼滤波、模板匹配算法等。
二、常用工具1.深度学习框架深度学习框架提供了一套高效的工具和接口，用于构建和训练深度神经网络。
常用的深度学习框架包括：（1）TensorFlow：由Google开发的开源深度学习框架，支持多种编程语言，具有灵活性和高性能。
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
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。
计算智能
1. 什么是计算智能，它的特征、组成部分？计算智能：它依靠生产者提供的数字、数据材料进行加工处理，而不是依赖知识。
特征：自学习、自组织、自适应。
组成部分：进化计算、人工神经网络、模糊系统。
2. 什么是Hebb 规则？Hebb 规则：网络中若第i 和第j 个神经元同时处于兴奋状态，则它们之间的连接权值应当加强。
3. 遗传算法的基本原理和具体步骤？基本原理：遗传算法是一类通过模拟生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。
它模拟的是由称为染色体的二进制位串组成的种群的进化过程，通过有组织地然而是随机地信息交换来重新组合那些适应性好的串。
使适应性好的染色体比适应性差的染色体得到更多的繁殖机会。
具体步骤：1、初始化种群，随机产生。
2、利用适应值函数对每个染色体进行评价。
3、遗传操作：选择、交叉、变异。
4、得到新的一代，重新评价染色体。
5、判断是否满足结束条件，满足，则结束；不满足，则返回3。
4. 基于树结构的进化算法的基本原理？GP ：⑴随机产生一个适用于给定问题的初始种群，即搜索空间，种群中的每个个体为树形结构；计算每个个体的适应度值；选择遗传操作对种群不断进行迭代优化，直到找到最优解或近似最优解。
⑵和GA 比较GP 的最大特点是它的种群中的每个个体是有结构的（分层的树状结构）。
⑶树结构个体的遗传操作也是有三种：复制、交叉和突变。
⑷和线性染色体相比，树性染色体的宽度和深度是可以变化的。
PIPE ：概率增强式程序进化，首先要有一个等概率的完全概率原型树，然后依据这个概率原型树去生成初始种群，并计算每个个体的适应值，利用这个适应值和每个节点处的内容去修改概率原型树，直到概率原型树满足设定的终止条件为止。
GEP ：⑴按照GA 的方式生成初始种群，依据表达式能构成树的规则检查种群中的那些个体能构成树型结构，并计算它们的适应值，最后依据适应值的大小通过改变表达式的形式来改变树形结构，直到找到满足终止条件的个体为止。
智能计算概述
智能计算概述智能计算概述1. 引言智能计算是一种利用技术和算法进行复杂数据处理和决策的计算方法。
随着技术的迅猛发展，智能计算在各个领域得到了广泛应用，并取得了显著的成果。
本文将对智能计算的概念、特点及其应用领域进行简要介绍。
2. 智能计算的概念智能计算是指利用技术和算法对复杂问题进行计算和决策的方法。
智能计算通过模拟人类的思维和推理过程，利用计算机处理大规模的数据、分析问题的复杂性，并提供相应的解决方案。
3. 智能计算的特点智能计算具有以下几个特点：3.1 自动化智能计算能够自动地对给定的问题进行处理和分析，不需要人工干预。
通过建立合适的模型和算法，智能计算能够自动地从大量的数据中提取有用的信息，帮助人们做出正确的决策。
3.2 学习能力智能计算具有学习能力，可以通过分析已有的数据和经验，自动地提取、建立和更新模型。
通过不断的学习和调整，智能计算可以逐渐提高自己的处理能力和准确性。
3.3 适应性智能计算能够根据不同的应用场景和需求进行自适应。
它可以根据实际的情况来选择和调整合适的算法、模型和参数，以达到最优的计算效果。
3.4 可解释性智能计算能够给出对问题的解释和理由。
它不仅能够给出结果，还能够解释为什么会得到这样的结果。
通过分析和解释，人们可以更好地理解和应用智能计算的结果。
4. 智能计算的应用领域智能计算具有广泛的应用领域，下面将介绍几个典型的应用领域：4.1 图像识别智能计算可以通过分析和处理图像数据，实现图像识别的功能。
利用深度学习等技术，智能计算可以非常准确地识别和分类图像中的物体、人物和场景，广泛应用于安防监控、医学影像分析等领域。
4.2 自然语言处理智能计算可以对自然语言进行处理和分析，实现自动的语义理解和文本。
通过利用自然语言处理技术，智能计算可以实现智能客服、智能翻译、智能问答等应用，极大地提高了人们的工作效率和生活质量。
4.3 数据分析与预测智能计算可以对大量的数据进行分析和预测，帮助人们发现数据中的规律和趋势。
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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。
目前，很多学者正在研究模糊神经网络和神经模糊系统，这是对传统算法研究和应用的创新。
[2]
2、遗传算法
遗传算法由美国学者holland及其学生于1975年首次提出，以达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说为基本思想，通过编码将问题的可能解转换为遗传算法可以解决的搜索空间。
一般采用二进制编码，若变量连续，采用实数编码精度较高且便于大空间搜索。
遗传算法的三个基本算子有选择算子、交叉和变异，用于模仿生物界中的繁殖、杂交和变异。
遗传算法的基本思想为通过随机编码产生一个初始种群，每一个编码即问题的可行解，通过适应度为评价标准来选择个体，适应度高的个体保留下来复制下一代，适应度低的个体被淘汰。
保留下来
的个体通过交叉、变异来提高个体质量，重组为新的一代。
通过这一过程，使得新一代的个体组合优于上一代。
个体不断进化，当达到设定的迭代次数或者给定条件时，算法结束，得到的最优编码即为问题的最优解。
[3]
遗传算法具有智能性、并行性、通用性等众多优点，使得其应用范围也极广，如函数优化、机器人学、组合优化、图像处理、信号处理、人工生命、生产调度等。
遗传算法的广泛应用也促进了自身的发展和完善，各种改进算法相继提出。
近几年来，遗传算法的研究已经从理论方面逐渐转向应用领域，图像处理和机器人学也在逐渐成为研究的热点。
随着数据挖掘技术的广泛应用，遗传算法在数据挖掘领域的研究会成为新的热点。
[4]
3、蚂蚁算法
蚂蚁算法又叫蚁群算法，受蚂蚁寻找食物的启发，由意大利学者marco dorigo及其导师于1991年提出。
蚂蚁从巢穴出发寻找食物，在其经过的路径上释放一种信息素，信息素浓度会随着时间增加而逐渐降低。
其他蚂蚁识别到这种信息素，便会沿着这一路径寻找食物并释放信息素。
某一路径信息素浓度越大，选择这一路线的蚂蚁越多，经过的蚂蚁越多，信息素浓度越大，呈现一种正反馈效应。
最终，蚂蚁会找到食物源和巢穴之间的最佳路线。
蚂蚁算法的典型应用是旅行商问题（tsp），二次分配问题（qap）、车间任务调度问题（jsp）、大规模集成电路中的综合布线以及电信网络中的路由等方面。
蚂蚁算法因其很强的鲁棒性，把tps问题中
的经典模型稍加改动，就可用于其他问题。
它的正反馈性和协同性使之可用于分布式系统；蚂蚁算法比较容易与其他算法工具相结合，可以改善算法的性能。
实际应用中，不同的优化问题有着不同的束缚条件，需要采取对应的措施来处理，因此出现了各种改进的蚂蚁算法，如最大最小蚂蚁算法、多群蚂蚁算法等。
但是，不是所有的基本蚂蚁算法都能解决优化问题，改进后的算法也并不是在任何情况下都适用的。
目前，蚂蚁算法还没有形成系统的分析方法和坚实的数学基础，绝大多数情况下依据实验和经验来选择参数，且计算时间偏长。
[5]
4、pso
微粒群优化算法（pso）是一种基于种群的随机优化技术，由eberhart和kennedy于1995年提出。
是继遗传算法、蚁群算法之后提出的一种新型进化计算技术。
pso算法中，每个优化问题的潜在解都是搜索空间中的一只鸟，称之为”粒子”，算法初始化为一群随机粒子（随机解），然后通过迭代找到最优解。
在每一次迭代中，粒子通过跟踪两个极值来更新自己。
第一个极值就是粒子本身所经历的最优解，这个解被称为个体极值。
另一个极值是整个种群目前所经历的最优解，这个极值被称为全局极值。
另外也可以只选取整个种群中的一部分作为粒子的邻居，在所有邻居中的极值被称为局部极值。
pso算法具有收敛快、容易理解及易于实现等优点，发展很快，在图像处理、模式识别及优化等方面得到了广泛应用。
同时，pso
算法也存在一些问题，如容易陷入局部最优、进化后期收敛速度慢、精度差等，研究人员从各个方面对该算法进行改进，得到了各种改进的pso算法，如标准pso算法，带收缩因子的pso算法，二阶振荡pso算法、量子pso算法等，实际应用中每一种算法并不是对所有问题都普遍使用，因此将pso和其他算法相结合是一个可行的选择。
[6]
经过多年的发展，pso算法的优化速度、质量以及算法鲁棒性都已经有了很大的提高，但是目前的研究大都集中于算法的实现、改进和应用方面，相关的基础理论研究远远落后于算法的发展，而数学理论基础的缺乏极大地限制着微粒群算法的进一步推广、改进与应用。
5、结束语
每个算法各有特点，却有着共同的仿生基础，这使得各算法之间存在必然的联系。
将模糊逻辑、进化算法、蚂蚁算法、pso、dna算法以及其他算法结合起来是目前计算智能一项新的研究课题。
计算智能目前研究的最新趋势：一是理论研究，即对现有的智能算法的理论和应用进一步深入研究；二是引入新的算法，即发掘更先进、功能更强大的新型智能算法并拓宽其应用领域；三是智能算法的融合，将不同的算法结合，取长补短以增强算法的适应性。
[3]
参考文献：
[1]赵永.计算智能及其在无线传感器网络优化中的应用[d].海
南：海南大学，2010
[2]周红梅.智能算法主要算法的概述[j].人工智能及识别技术，1009-3044（2010）09-2207-04
[3]张睿，黄晋英，张永梅.计算智能方法及应用研究[j].电脑开发与应用，1003-5850（2012）10-0001-03
[4]马永杰，云文霞.遗传算法研究进展[j].计算机应用研究，2012，4（1）：1001-3695
[5]叶凡.蚂蚁算法的应用与发展[j].电子信息与计算机科学，1003-5168（2013）04-0024-01
[6]雷秀娟，付阿利，孙晶晶.改进pso算法的性能分析与研究[j].计算机应用研究，1001-3696（2010）02-0453-06。