《人工智能》-第四章 计算智能(1)..
人工智能计算智能和机器学习
人工智能计算智能和机器学习
人工智能（AI）是指通过计算机来模拟、延伸和增强人类智力的能力，使计算机具备一定的智能能力，可以实现任务自动化，实现对未知环境的
适应能力，从而实现自动决策。
人工智能的核心是机器学习，机器学习是计算机科学的一个分支，它
以各种算法和统计方法来研究计算机如何从现有的数据中学习。
它基于发
现数据规律允许机器以有效的方式处理新的信息，也就是从历史中学习。
也正是由于数据规律的发现，让计算机可以作出准确的决策和解决问题。
此外，还有一类特殊的机器学习算法，如深度学习算法，它可以利用
多层神经网络提取出特征，实现计算机的自动特征提取、特征学习，更加
准确地完成计算机的自动决策。
与传统的机器学习和统计学习不同，深度学习可以找到特征和模式。
2024版《人工智能》PPT课件
《人工智能》PPT课件•人工智能概述•机器学习原理及算法•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统与数据挖掘•人工智能伦理、法律与社会影响目录定义与发展历程定义人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。
发展历程从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识工程、机器学习等。
重要事件人工智能领域的重要事件包括图灵测试、达特茅斯会议、AlphaGo战胜围棋世界冠军等。
人工智能的技术原理包括感知、思考、学习和行动四个方面，通过模拟人类的思维和行为方式来实现智能化。
技术原理人工智能的核心思想是让机器能够像人类一样具有智能，包括理解、推理、决策、学习等能力。
核心思想人工智能的实现方式包括符号主义、连接主义和行为主义等多种方法，其中深度学习是当前最热门的技术之一。
实现方式技术原理及核心思想前景展望未来人工智能的发展前景非常广阔，将会在更多领域得到应用，同时也会出现更多的技术创新和突破。
应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域，包括智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。
挑战与机遇人工智能的发展也面临着一些挑战，如数据安全、隐私保护等问题，但同时也带来了巨大的机遇和发展空间。
应用领域与前景展望原理通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，学习得到最优的线性模型参数。
应用预测连续型数值，如房价、销售额等。
原理在特征空间中寻找最大间隔超平面，使得不同类别的样本能够被正确分类。
应用分类问题，如图像识别、文本分类等。
原理通过递归地选择最优特征进行划分，构建一棵树状结构，用于分类或回归。
应用分类、回归问题，如信用评分、医学诊断等。
原理将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
应用数据挖掘、图像压缩等。
原理通过计算数据点间的相似度，将数据逐层进行聚合或分裂，形成树状结构。
应用社交网络分析、生物信息学等。
人工智能第四章讲义PPT课件
第四章光的折射教学分析自贡六中赵忠源老教材新教材教材结构1、光的直线传播2、光的折射3、全反射4、光的色散1、光的折射定律2、学生实验：测定玻璃的折射率3、光的全反射内容安排定律得出直接得出定律，以及提到了折射定律的发展简史由实验探究得出折射定律例题的区别P8（例题）讲老教材例题变为“观察思考”；而出现新的p65关于光在玻璃中的折射的例题实验的区别直接讲解的学生实验给出器材引导学生自主设计实验，并给出了详细的步骤全反射临界角的给出没有给出介质的临界角表格给出介质的临界角表格色散的区别色散专门作为一节内容色散放在第二节的“发展空间”根据以上表格，可以看出老教材：先学几何光学，然后物理光学；分得很清楚。
而新教材对光的折射定律讲的更直接一些，学生吸收起来要更为的困难的一点，所以总的来说建议多使用多媒体教学和实验教学，让学生知道知识的获得不是只记住书上的概念、定义以及公式而必须经历一个从感知到认知的过程，从而从情感态度价值观上培养学生艰苦奋斗的精神。
一、光的折射教学要求1．通过实验了解光的折射现象。
经历光的折射定律的探究过程，理解折射定律。
2．理解介质折射率的定义、会用折射率公式进行有关计算。
（不要求知道相对折射率。
）3．会测定玻璃的折射率。
教学重点光的折射定律的探究过程和相对折射率的理解教学难点折射定律与光路可逆原理的结合学生疑点相对折射率的理解学生易错点折射率与物体密度的联系，错误认为密度大，折射率一定大。
重难点突破利用教材的“观察思考”引发学生对光的折射产生兴趣，再通过“实验探究”得出“表4-1-1”有关光折射的相关数据，那么重点对数据进行分析，得出入射角与反射角的正弦值得比值为一定值，从而解决。
教学资源1．教材中值得重视的题目：【p64例题】2．教材中的重要思想方法：逆向思维法二、实验教学教学要求通过实验进一步学习折射定律，并理解折射率。
教学重、难点在前一节例题的基础上，进行讨论交流，画出光线经过玻璃砖的光路图，明白用光路法测定折射率的原理，并设计实验方案为实验做准备。
人工智能本科习题
图8.22机械手堆积木规划问题
8-8指出你的过程结构空间求得的图8.23问题的路径，并叙述如何把你在上题中所得结论推广至包括旋转情况。
图8.23一个寻找路径问题
第一章绪论
1-1.什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
1-2.在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？
1-3.为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？
1-4.现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？
1-5.你认为应从哪些层次对认知行为进行研究？
1-6.人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？
3-16下列语句是一些几何定理，把这些语句表示为基于规则的几何证明系统的产生式规则：
(1)两个全等三角形的各对应角相等。
(2)两个全等三角形的各对应边相等。
(3)各对应边相等的三角形是全等三角形。
(4)等腰三角形的两底角相等。
第四章计算智能（1）：神经计算模糊计算
4-1计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支？
5-2试述遗传算法的基本原理，并说明遗传算法的求解步骤。
5-3如何利用遗传算法求解问题，试举例说明求解过程。
5-4用遗传算法求的最大值
5-5进化策略是如何描述的？
5-6简述进化编程的机理和基本过程，并以四状态机为例说明进化编程的表示。
5-7遗传算法、进化策略和进化编程的关系如何？有何区别？
5-8人工生命是否从1987年开始研究？为什么？
2-10试构造一个描述你的寝室或办公室的框架系统。
第三章搜索推理技术
3-1什么是图搜索过程?其中，重排OPEN表意味着什么，重排的原则是什么?
3-2试举例比较各种搜索方法的效率。
人工智能第4章 计算智能(1)
四.人工神经网络的特点
（1）并行分布处理, 神经网络具有高度的并行结构和并行 并行分布处理, 实现能力. 实现能力. 非线性映射, 神经网络具有固有的非线性特性, （2）非线性映射, 神经网络具有固有的非线性特性,这源于 其近似任意非线性映射（变换）能力。 其近似任意非线性映射（变换）能力。 通过训练进行学习, （3）通过训练进行学习,神经网络是通过所研究系统过去 的数据记录进行训练的。 的数据记录进行训练的。一个经过适当训练的神经网络具有 归纳全部数据的能力。 归纳全部数据的能力。 适应与集成,神经网络能够适应在线运行， （4）适应与集成,神经网络能够适应在线运行，并能同时 进行定量和定性操作. 进行定量和定性操作. 硬件实现, （5）硬件实现,神经网络不仅能够通过软件而且可借助软 件实现并行处理. 件实现并行处理.
7.学习法则 7.学习法则
神经网络的运行包括两个阶段： 神经网络的运行包括两个阶段： 向神经网络提供一系列输入－ 1 . 训练或学习阶段 向神经网络提供一系列输入 － 输出数 据组,通过数值计算方法和参数优化技术, 据组 , 通过数值计算方法和参数优化技术 , 使节点连接的权值 不断调整,直到从给定的输入能产生所期望的输出. 不断调整,直到从给定的输入能产生所期望的输出. 预测（ 应用） 以训练好的网络, 2 2 . 预测 （ 应用 ） 阶段 以训练好的网络 , 对未知的样本进行 预测 人工神经网络的主要学习算法 .有师学习 .无师学习 .强化学习
4.2 人工神经网络的进展
一.人工神经网络是对人脑结构的模拟
人工神经网络诞生於1943年 人工神经网络诞生於1943年,试图通过对人脑结构模拟实现 新的计算方法. 新的计算方法.由于直到现在我们对大脑的结构和工作机理并 不非常清楚,所以它并不是真正的神经网络模型, 不非常清楚,所以它并不是真正的神经网络模型,但并不妨碍它 成为一种有效的计算工具.以下是它模拟的对象:(神经元模型 神经元模型) 成为一种有效的计算工具.以下是它模拟的对象:(神经元模型)
《计算智能》PPT课件
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4.2.1 人工神经网络的研究与发展（续）
1982年，美国加州理工学院物理学家Hopfield提出了一种 新的神经网络HNN。引入了“能量函数”的概念，使得网 络稳定性研究有了明确的判据。
HNN的电子电路物理实现为神经计算机的研究奠定了基础， 并将其应用于目前电子计算机尚难解决的计算复杂度为NP 完全型的问题，例如著名的“旅行商问题”(TSP)，取得很 好的效果。
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4.2神经计算（续）
（2）Rumellhart，McClelland，Hinton的并行 分布处理 （PDP）
1）一组处理单元（PE或AN）；
2）处理单元的激活状态（ai）； 3）每个处理单元的输出函数（fi）； 4）处理单元之间的联接模式；
5）传递规则（Σwijoi）； 6）把处理单元的输入及当前状态结合起来产生激活
从事并行分布处理研究的学者，于1985年对Hopfield模型 引入随机机制，提出了Boltzmann机。1986年 Rumelhart等人在多层神经网络模型的基础上，提出了多 层神经网络模型的反向传播学习算法(BP算法)，解决了多 层前向神经网络的学习问题，证明了多层神经网络具有很强 的学习能力，它可以完成许多学习任务，解决许多实际问题。
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4.1概述（续）
图中中间部分共有9个节点，表示9个研究领 域或学科。节点之间的距离衡量领域间的差 异，如CNN与CPR间的差异要比BNN与BPR之间 的差异小的多。
图中符号→表示“适当的子集”。如中层 ANN⊂ARP ⊂AI，对于右列有：CI⊂AI ⊂BI等
在定义时，任何计算机系统都是人工系统， 但反命题不能成立。
值的激活规则（Fi）； 7）通过经验修改联接强度的学习规则；
《人工智能》--课后习题答案
《人工智能》课后习题答案第一章绪论1.1答：人工智能就是让机器完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学。
人工智能是相对于人的自然智能而言，即用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿延伸和扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家才能处理的问题。
1.2答：“智能”一词源于拉丁“Legere”，意思是收集、汇集，智能通常用来表示从中进行选择、理解和感觉。
所谓自然智能就是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。
智力是针对具体情况的，根据不同的情况有不同的含义。
“智力”是指学会某种技能的能力，而不是指技能本身。
1.3答：专家系统是一个智能的计算机程序，他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。
即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的计算机程序度可以称为专家系统。
1.4答：自然语言处理—语言翻译系统，金山词霸系列机器人—足球机器人模式识别—Microsoft Cartoon Maker博弈—围棋和跳棋第二章知识表达技术2.1解答：（1）状态空间(State Space)是利用状态变量和操作符号，表示系统或问题的有关知识的符号体系，状态空间是一个四元组（S，O，S0，G）：S—状态集合;O—操作算子集合;S0—初始状态,S0⊂S;G—目的状态,G⊂S,(G可若干具体状态，也可满足某些性质的路径信息描述)从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。
状态空间一解是一有限操作算子序列，它使初始状态转换为目标状态：O1 O2 O3 OkS0→−−−S1→−−−S2→−−−……→−−−G其中O1，…，Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)（2）谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展，它将原子命题分解成客体和谓词两个部分。
与命题逻辑中命题公式相对应，谓词逻辑中也有谓词（命题函数）公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念。
一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。
（3）语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法。
人工智能习题参考答案
• 神经网络主要通过指导式（有师）学习算法和非指导式（无师）学习 算法。此外，还存在第三种学习算法，即强化学习算法；可把它看做 有师学习的一种特例。 • （１）有师学习 • 有师学习算法能够根据期望的和实际的网络输出（对应于给定输入） 间的差来调整神经元间连接的强度或权。因此，有师学习需要有个老 师或导师来提供期望或目标输出信号。有师学习算法的例子包括 Delta规则、广义Delta规则或反向传播算法以及ＬＶＱ算法等。 • （２）无师学习 • 无师学习算法不需要知道期望输出。在训练过程中，只要向神经网络 提供输入模式，神经网络就能够自动地适应连接权，以便按相似特征 把输入模式分组聚集。无师学习算法的例子包括Kohonen算法和 Carpenter-Grossberg自适应谐振理论（ＡＲＴ)等。 • （３）强化学习 • 强化（增强）学习是有师学习的特例。它不需要老师给出目标输出。 强化学习算法采用一个“评论员”来评价与给定输入相对应的神经网 络输出的优度（质量因数）。强化学习算法的一个例子是遗传算法 （GA）。
• • • • • • • • • •
• 6-2专家系统由哪些部分构成?各部分的作用为何? • 答： •
• 5-7遗传算法、进化策略和进化编程的关系如何？有何区别？ • 遗传算法是一种基于空间搜索的算法，它通过自然选择、遗传、变异 等操作以及达尔文适者生存的理论，模拟自然进化过程来寻找所求问 题的解答。 • 进化策略(Evolution Strategies，ES)是一类模仿自然进化原理以求 解参数优化问题的算法。 • 进化编程根据正确预测的符号数来度量适应值。通过变异，为父代群 体中的每个机器状态产生一个子代。父代和子代中最好的部分被选择 生存下来。 • 进化计算的三种算法即遗传算法、进化策略和进化编程都是模拟生物 界自然进化过程而建立的鲁棒性计算机算法。在统一框架下对三种算 法进行比较，可以发现它们有许多相似之处，同时也存在较大的差别。 • 进化策略和进化编程都把变异作为主要搜索算子，而在标准的遗传算 法中，变异只处于次要位置。交叉在遗传算法中起着重要作用，而在 进化编程中却被完全省去，在进化策略中与自适应结合使用，起了很 重要的作用。 • 标准遗传算法和进化编程都强调随机选择机制的重要性，而从进化策 略的角度看，选择（复制）是完全确定的。进化策略和进化编程确定 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都对 每个个体指定一个非零的选择概率。
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4.2 神经计算
人工神经网络的特性
并行分布处理：神经网络具有高度的并行结构和并行实
现能力，因而具有较好的耐故障能力和较快的总体处理 能力。 非线性映射：其具有固有的非线性特性，这源于它近似 任意非线性映射(变换)能力。 通过训练进行学习：神经网络通过研究系统过去的数据 记录进行巡逻学习。 适应与集成：能适应在线运行，并可以同时进行定量和 定性操作。 硬件实现：其不仅可以通过软件而且还可以通过硬件实 现并行处理。
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马科斯(Marks) 在1993年提到了计算智能和人工智能的
区别，而贝兹德克则关心模式识别（PR）与生物神经网 络（BNN）、人工神经网络（ANN）和计算神经网络 （CNN）的关系，以及模式识别与其它智能的关系。忽 视ANN与CNN的差别可能导致对模式识别中神经网络 模型的混淆、误解、误表示和误用。 贝兹德克对这些相关术语给予一定的符号和简要说明或 定义。 他给出有趣的ABC： A－Artificial：表示人工的（非生物的），即人造的 B－Biological：表示物理的＋化学的＋（？？）＝生物 的 C－Computational， 表示数学＋计算机
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4.1 概述
计算智能与人工智能的区别和关系
输入 复杂性 输入
人类知识 (＋)传感输入
知识 (＋)传感数据Fra bibliotekBNN
BPR
BI
B－生物的
复 杂 性
ANN
APR
AI
A－符号的
计算 (＋)传感器
CNN
CPR
CI
C－数值的
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ABC及其相关领域的定义
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概述
人工智能与神经网络
共同之处：研究怎样使用计算机来模仿人脑工作过程。
学习——实践——再学习——再实践 。 不同之处： 人工智能研究人脑的推理、学习、思考、规划等 思维活动，解决需人类专家才能处理的复杂问题。 神经网络企图阐明人脑结构及其功能，以及一些 相关学习、联想记忆的基本规则（联想、概括、 并行搜索、学习和灵活性）
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什么是计算智能
4.1 概述
人工神经网络（ANN）研究自1943 年就开始了，期
间几起几落，波浪式向前发展。而在20世纪80年代， 由于Hopfield网络的促进和反向传播网络（back－ propagation ,BP) 训练多层感知器来推广的。把神经网 络（NN）归类于人工智能（AI）可能不大合适，而 归类于计算智能（CI）更能说明问题实质。进化计算、 人工生命和模糊逻辑系统的某些课题，也都归类于计 算智能。 计算智能的定义最早由贝兹德克（Bezdek）1992年提 出的，他认为，计算智能取决于制造者 （manufacturers）提供的数值数据，不依赖于知识； 另一方面，人工智能应用知识精品（knowledge tidbits）。所以，他认为，人工神经网络应当称为计 算神经网络。
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概述
例如： 人工智能专家系统是制造一个专家，几十年难以
培养的专家。 神经网络是制造一个婴儿，一个幼儿，一个可以 学习，不断完善，从一些自然知识中汲取智慧的 生命成长过程。 同样是模仿人脑，但所考虑的角度不同。成年人和 婴儿。学习过程不一样。一个是总结出常人都不懂 得规律；一个是没完没了向他出示、重复一样东西， 就象教一个小孩子说话。
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4.2 神经计算
本节将介绍人工神经网络的由来、特性、 结构、模型和算法；然后讨论神经网络的 表示和推理。这些内容是神经网络的基础 知识。神经计算是以神经网络为基础的计 算。
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概述
什么叫人工神经网络 采用物理可实现的系统来模仿人脑神经细胞的结构 和功能的系统。 为什么要研究神经网络 用计算机代替人的脑力劳动。 计算机速度为纳秒级，人脑细胞反应时间是毫秒级。 而计算机不如人。 长期以来人类的梦想，机器既能超越人的计算能力， 又有类似于人的识别、分析、联想等能力。
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概述
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4.2.1 人工神经网络研究的进展
1960年威德罗和霍夫率先把神经网络用于
自动控制研究。 60年代末期至80年代中期，神经网络控制 与整个神经网络研究一样，处于低潮。 80年代后期以来，随着人工神经网络研究 的复苏和发展，对神经网络控制的研究也 十分活跃。这方面的研究进展主要在神经 网络自适应控制和模糊神经网络控制及其 在机器人控制中的应用上。
Powerpoint
人工智能
主讲: 吴顺祥 教授 模式识别与智能系统研究所
第四章 计算智能(1)
神经计算 模糊计算
4.1 概述
信息科学与生命科学的相互交叉、相互
渗透和相互促进是现代科学技术发展的 一个显著特点。 计算智能涉及神经网络、模糊逻辑、进 化计算和人工生命等领域，它的研究和 发展正反映了当代科学技术多学科交叉 与集成的重要发展趋势。
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4.1 概述
由上图可见，计算智能是一种智力方式的低层认知，它
与人工智能的区别只是认知层次从中层下降至低层而已。 中层系统含有知识（精品），低层系统则没有。 当一个系统只涉及数值（低层）数据，含有模式识别部 分，不应用人工智能意义上的知识，而且能够呈现出： （1）计算适应性； （2）计算容错性； （3）接近人的速度； （4）误差率与人相近， 则该系统就是计算智能系统。 当一个智能计算系统以非数值方式加上知识（精品）值， 即成为人工智能系统。
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下图4.1表示ABC及其与神经网络（NN）、
模式识别（PR）和智能（I）之间的关系。 它是由贝兹德克于1994年提出的。图中间 部分有9个节点，表示九个研究领域或学科。 图中，A，B，C三者对应三个不同的系统 复杂性级别，其复杂性自左向右及自底向 上逐步提高。而节点间的距离则衡量领域 间的差异。符号→表示“适当的子集”。