计算智能：技术、特点、集成及展望
云计算技术的发展现状及未来趋势展望
云计算技术的发展现状及未来趋势展望一、引言云计算技术是近年来迅速发展的一项重要技术，它不仅改变了现代计算方式，也对各行各业产生了深远的影响。
本文将综述云计算技术的发展现状，分析其未来的趋势展望。
二、云计算技术的发展现状1. 基础设施建设：大型云计算平台的建设已逐渐完善，包括服务器、存储设备和网络基础设施等。
各大云服务提供商通过数据中心的建设，为用户提供高质量的计算资源。
2. 多样化的服务模式：云计算技术提供了多样化的服务模式，包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
用户可以根据需求选择相应的服务模式，实现灵活的资源调度。
3. 大数据与人工智能的结合：随着大数据和人工智能的迅猛发展，云计算技术将二者有效结合，为用户提供更强大的计算和分析能力。
云计算平台不仅可以存储和处理大量的数据，还可以进行深度学习和智能决策等。
4. 安全和隐私问题的关注：随着云计算技术的普及应用，安全和隐私问题成为关注的焦点。
云服务提供商需要加强安全防护，保护用户的数据安全和隐私。
同时，法律法规也在不断完善，以保障用户的权益。
三、云计算技术的未来趋势展望1. 边缘计算的兴起：随着物联网的快速发展，边缘计算将成为云计算技术的重要方向。
将计算和存储资源移到距离用户更近的边缘设备上，可以提高响应速度和减少网络延迟，满足实时性要求。
2. 混合云的发展：混合云将私有云和公有云结合起来，为用户提供更灵活的计算资源选择。
用户可以根据实际需求，通过混合云实现对敏感数据的保护和对公共资源的利用。
3. 自动化运维和智能管理：未来的云计算平台将实现更高度的自动化运维和智能管理。
通过引入自动化工具和人工智能算法，可以实现资源的动态调度和故障的自愈，提高系统的稳定性和可靠性。
4. 扩展到更多领域：云计算技术将向更多领域延伸，如医疗保健、金融、交通等。
通过将云计算技术与各行业的实际需求相结合，可以推动行业的创新和转型升级。
大数据分析中的计算智能研究现状与展望
六、结论
计算智能作为一项新兴的技术手段，为大数据分析提供了强大的支持和推动。 本次演示介绍了计算智能在大数据分析中的应用背景、研究现状、关键技术、 应用场景以及未来展望。计算智能在大数据分析中的应用已经取得了显著的成 果，其关键技术包括深度学习、神经网络、遗传算法等，这些技术各有优缺点， 并在不同的应用场景中发挥着重要的作用。
这些技术各有优缺点。深度学习的优点是可以自动提取特征，缺点是模型的可 解释性不足；神经网络的优点是可以实现复杂的计算和推理任务，缺点是容易 受到噪声数据和异常值的影响；遗传算法的优点是可以自动寻找最优解，缺点 是计算复杂度较高，需要消耗大量的时间和计算资源。
四、应用场景
计算智能在大数据分析中的应用场景十分广泛。例如，在智能客服领域，可以 通过运用自然语言处理和深度学习等技术，实现智能问答系统和情感分析，提 高客户满意度；在广告推荐领域，基于用户行为分析和机器学习算法，可以为 用户提供个性化的广告体验；在舆情监测领域，通过文本挖掘和情感分析等技 术，可以对网络舆情进行实时监测和预警。
最后，未来计算智能将更加注重应用场景的拓展。目前计算智能在大数据分析 中的应用场景主要集中在智能客服、广告推荐和舆情监测等方面，未来将有更 多的应用场景被发掘出来，例如在金融、医疗、教育等领域的应用。同时，未 来计算智能也将在多模态数据处理方面发挥更大的作用，例如在文本、图像、 音频等多模态数据处理中应用计算智能技术。
然而，计算智能在大数据分析中的应用也存在着一些问题。例如，模型的可解 释性不足，导致人们难以理解模型的决策过程；模型的鲁棒性不足，容易受到 噪声数据和异常值的影响；此外，模型的训练和优化也需要消耗大量的时间和 计算资源。
三、关键技术
计算智能在大数据分析中的关键技术包括深度学习、神经网络、遗传算法等。 深度学习是其中最为热门的技术之一，它通过对大量数据进行学习，可以自动 提取特征，提高模型的表示能力。神经网络是另一种重要的计算智能技术，它 可以模拟人脑神经元的连接方式，实现复杂的计算和推理任务。遗传算法则是 一种基于生物进化原理的优化算法，它可以自动寻找最优解，提高模型的性能 和精度。
计算机科学的未来发展：趋势与展望
计算机科学的未来发展：趋势与展望随着科技的不断进步和创新，计算机科学在过去几十年里取得了巨大的突破和进展。
计算机科学发展走过了从硬件到软件，从计算机网络到人工智能的漫长道路。
未来，计算机科学的发展将继续走在前沿，为人类社会带来更多的便利与创新。
接下来，本文将从以下几个方面详细探讨计算机科学未来的趋势与展望。
1. 人工智能：人工智能是计算机科学的热门领域，它的发展将进一步推动技术的发展和创新。
人工智能已经在图像识别、自然语言处理和机器学习等领域取得了重大突破，未来将继续在机器视觉、智能交互和自动驾驶等领域发挥重要作用。
2. 大数据：随着互联网的普及和物联网的发展，大数据逐渐成为计算机科学的重要组成部分。
大数据分析技术的进一步发展将使企业能够更好地了解消费者需求、开展精准营销和优化业务流程。
同时，大数据还在医疗、城市规划和社会管理等领域发挥重要作用。
3. 云计算：云计算是一种提供计算资源和服务的方式，将计算能力从本地系统转移到远程服务器上。
未来，云计算将以其高效、灵活和便捷的特点进一步发展。
云计算将为个人和企业提供更多的存储空间和计算能力，促进数据的共享和交流。
4. 虚拟现实和增强现实：虚拟现实技术可以创建一种仿真的环境，使用户能够进行身临其境的体验。
增强现实技术则将虚拟内容与真实世界相结合，为用户提供更丰富的交互体验。
未来，虚拟现实和增强现实将在教育、娱乐和医疗等领域得到广泛应用。
未来，计算机科学的发展将面临一些挑战和问题。
以下是一些可能的挑战：1. 安全性：随着技术的不断进步，网络安全将成为一个关键问题。
黑客攻击、数据泄露和网络犯罪等问题将需要更高水平的安全防护和技术解决方案。
2. 隐私问题：随着大数据和人工智能的发展，个人隐私将变得更加容易受到侵犯。
保护用户数据和信息安全将成为一个重要的问题。
3. 人工智能的伦理和道德问题：人工智能的发展可能会引发一些伦理和道德问题，例如自动化取代人类工作、个人隐私问题等。
《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。
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计算机科学与技术的发展与展望
计算机科学与技术的发展与展望随着科技的不断进步，计算机科学与技术被广泛应用于各行各业，成为推动社会发展的重要力量。
本文将就计算机科学与技术的发展历程以及展望未来进行探讨。
一、计算机科学与技术的发展历程1.计算机科学与技术的起源计算机科学与技术诞生于20世纪，其根源可以追溯到数学、物理学和工程学的交叉领域。
早期的计算机是庞大而笨重的机器，其主要功能是进行简单的计算。
2.第一代计算机的出现第一代计算机于20世纪40年代末至50年代初开始出现，这些计算机使用真空管作为主要的元器件，体积庞大且运行速度较慢。
这一时期的计算机仅能执行简单的运算任务。
3.第二代计算机的发展第二代计算机于20世纪50年代中期到60年代末出现，采用了晶体管代替了真空管，机器体积减小，运行速度提高。
第二代计算机已经能够执行更加复杂的计算任务，并且数据存储能力有所增强。
4.第三代计算机的到来第三代计算机于20世纪60年代末至70年代初开始出现，采用了集成电路，大大提高了计算机的性能和稳定性。
这一时期的计算机已经具备了多任务处理、高速计算以及实时操作系统等功能。
5.计算机科学与技术的快速发展随着计算机科学与技术的快速发展，人们开始逐渐意识到计算机的重要性，并将其应用到各个领域，如工业控制、医疗诊断、通信等。
计算机网络的出现更是使信息传输变得更加便捷。
二、计算机科学与技术的现状1.人工智能的兴起人工智能作为计算机科学与技术的一个重要分支，成为当前研究的热点之一。
人工智能技术的应用已经涉及到自动驾驶、语音识别、机器翻译等各个领域。
人工智能技术的发展为社会带来了诸多便利。
2.大数据和云计算的发展随着互联网的普及，海量数据的产生与存储成为了一种挑战。
大数据和云计算技术的出现解决了数据存储和处理的难题，为各行各业提供了更加高效的数据管理和分析手段。
3.物联网的普及物联网技术的出现使得各种设备和物品能够通过互联网连接并进行信息交换。
物联网技术的应用已经涉及到家居、智能城市、工业自动化等领域，将进一步推动社会数字化进程。
智能科技展望：未来科技发展趋势展望
智能科技展望：未来科技发展趋势展望引言随着科学技术的迅速发展，智能科技正日益成为推动社会进步和改变人们生活方式的重要力量。
本文将对智能科技的未来发展趋势进行展望，探讨与之相关的多个领域，并分析其对社会、经济以及人类生活的影响。
1. 人工智能（AI）•机器学习和深度学习：随着大数据和计算能力的不断增强，机器学习和深度学习将在未来得到更广泛应用。
它们将帮助我们更好地利用数据并从中提取有用信息。
•自主决策系统：未来，人工智能将具备更高级别的自主决策能力，在医疗、交通、金融等领域发挥重要作用。
•情感AI：情感AI研究致力于使计算机具备理解、识别和回应人类情感的能力，这将促进与计算机间更加自然且沟通更有深度的互动。
2. 云计算•边缘计算：随着物联网的发展和设备数量的激增，边缘计算将成为未来云计算的重要分支。
它强调将数据处理和存储从远程云服务器转移到离用户更近的地方。
•容器化：容器技术提供了一种轻量级、可移植、自包含的环境，使应用程序能够更高效地在不同平台上运行。
•混合云：混合云是指同时使用私有云和公共云的计算环境。
它允许企业根据需求动态调整资源。
3. 物联网（IoT）•智能家居：未来智能家居将变得更加智能化和自动化，通过与传感器、设备和服务的连接，实现智能家庭管理、能源优化以及健康监测等功能。
•智慧城市：物联网技术将推动城市基础设施更加智能化，提高交通流量管理、公共安全以及环境监测等方面的效率。
•工业物联网：工业领域通过物联网技术实现机器之间的通信和协作，提高生产效率，并且能够预测维护需求，降低维护成本。
4. 自动驾驶技术•无人驾驶车辆：随着传感器、计算能力和机器学习的进一步发展，自动驾驶技术将更加成熟和安全可靠，改变交通运输行业的格局。
•智能交通系统：自动驾驶技术将与智能交通系统相结合，实现高效的交通管理与流量控制。
5. 生物技术•基因编辑：CRISPR-Cas9等基因编辑工具将为疾病治疗和农作物改良提供新的突破。
对于计算机技术发展的展望和建议
对于计算机技术发展的展望和建议计算机技术作为现代社会的核心技术之一，一直在不断发展和进步。
随着科技的不断推进，计算机技术在未来将继续发展，并对我们的生活和社会产生深远的影响。
以下是对于计算机技术发展的展望和建议：一、人工智能技术的发展：人工智能技术是当前计算机技术的重要研究领域之一，未来将继续取得突破性进展。
人工智能将在各个领域发挥重要作用，如医疗、交通、农业等。
建议在人工智能技术的发展中注重伦理道德的考量，确保其应用符合社会伦理和法律法规的要求。
二、区块链技术的应用：区块链技术是近年来兴起的一项重要技术，具有去中心化、安全性高的特点。
未来，区块链技术将在金融、物流、知识产权等领域得到广泛应用。
建议加强对区块链技术的研究和推广，以提高社会的信任度和安全性。
三、物联网的普及与发展：物联网是连接万物的网络，将实现物与物之间的智能互联。
未来，物联网将推动智能家居、智慧城市等领域的发展。
建议在物联网的发展中注重安全性和隐私保护，加强对物联网设备和网络的防护，确保安全可靠。
四、大数据的应用：大数据是指海量数据的处理、分析和利用。
未来，大数据将在商业、医疗、科研等领域发挥重要作用，为决策提供科学依据。
建议加强对大数据的收集和利用，注重数据的隐私保护和合规性，避免滥用和泄露。
五、云计算的发展：云计算是一种基于互联网的计算方式，能够提供强大的计算和存储能力。
未来，云计算将进一步普及和发展，为用户提供更便捷的服务。
建议加强对云计算的安全性研究，提高数据的保密性和完整性，确保用户的隐私和权益。
六、虚拟现实技术的应用：虚拟现实技术是一种通过计算机生成的虚拟环境，使用户可以与虚拟世界进行交互。
未来，虚拟现实技术将在教育、娱乐、医疗等领域广泛应用。
建议提高虚拟现实技术的真实感和交互性，加强虚拟环境的模拟和表达能力，提升用户体验。
七、网络安全的挑战与应对：随着网络的普及和发展，网络安全问题也日益严重。
未来，网络安全将面临更多的挑战，如网络攻击、数据泄露等。
云计算技术的发展趋势和未来展望
云计算技术的发展趋势和未来展望近年来，随着互联网的迅猛发展，云计算技术已经成为当今信息科技领域的热门话题。
云计算技术以其高度的可扩展性和灵活性，正逐渐改变着我们的生活和工作方式。
本文将探讨云计算技术的发展趋势以及对未来的展望。
一、发展趋势1. 多云架构的兴起随着云计算的飞速发展，多云架构成为了一种新的趋势。
多云架构将不同的云服务平台集成在一起，帮助用户更好地发挥云计算的优势。
通过多云架构，用户可以根据自身需求选择不同的云服务提供商，避免了对某一家供应商的依赖性，提高了系统的可用性和稳定性。
2. 混合云的应用加强混合云是指同时使用私有云和公共云的一种部署方式。
随着企业对云计算需求的不断增加，混合云的应用越来越广泛。
私有云可以保护企业敏感数据的安全性，而公共云则可以提供高性能和高可靠性的计算资源。
通过混合云的应用，企业可以根据实际需求合理配置和管理资源，提高运营效率和灵活性。
3. AI与云计算的结合人工智能（AI）作为一种新兴技术，与云计算的结合将会产生更加强大的能力。
云计算技术可以提供强大的计算和存储能力，为AI算法的训练和模型的部署提供支持。
同时，AI可以为云计算提供更加智能化的服务，实现自动化和智能化的资源调度和管理。
AI与云计算的结合将会在各行业产生广泛的应用，推动数字化转型的进程。
二、未来展望1. 边缘计算的兴起边缘计算是一种将计算资源和服务放置在离用户近处的设备或节点上的计算模式。
随着物联网技术的发展，越来越多的终端设备需要进行实时数据的处理和分析。
边缘计算可以减少数据传输的延迟，提高服务的响应速度，并降低了对云端计算资源的需求。
未来，边缘计算将成为云计算的重要补充，加速了物联网技术的普及和应用。
2. 云计算和区块链的结合区块链作为一种去中心化的分布式账本技术，已经引起了广泛的关注。
云计算和区块链的结合将会为数据的安全性和可信度提供更好的保障。
通过将区块链技术与云计算相结合，可以实现数据的去中心化存储和访问控制，确保数据的不可篡改和可追溯性。
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计算智能：技术、特点、集成及展望摘要：作为一种新兴的智能处理技术，计算智能受到各学科领域越来越多研究者的关注。
本文简要概括了计算智能主要技术的理论框架和特点，介绍了计算智能技术的综合集成的一些情况及突现的特性，并对进一步的理论和应用研究做了一些展望。
关键词：计算智能；综合集成；突现的特性Computational Intelligence:Technologies,Characteristics,Integration and ProspectAbstract:As a rising technology of Intelligent Processing,Computational Intelligence is becoming more and more observable in many fields.This paper makes a brief summary of the theories and characteristics of technologies in Computational Intelligence, and gives a introduction of some situations and unexpected traits of integration in Computational stly,some prospects of further research on theory and application in Computaional Intelligence are given.Key words:Computational Intelligence;Integration;Unexpected Traits1 引言工业革命的伟大历史意义在于使生产机械化，从而使人类从体力劳动中解脱了出来；作为信息革命中主要的计算机处理技术，如果使计算机具有了人类的智能，从机器智能到最终的智能机器，人工智能如若可以使人类在生产中从脑力劳动中解脱出来，那么，这样的革命意义无疑将是划时代的。
传统的人工智能是基于符号处理的，通常也称为符号智能，它以知识为基础，偏重于逻辑推理，以顺序离散符号推理为特征，强调知识表示和推理及规则的形成和表示。
而随着科学的发展和时代的进步，人们在工业生产和工程实践中遇到的问题，越来越多地具有规模大、复杂性、约束性、非线性、不确定性等特点，传统的人工智能在感知、理解、学习、联想及形象思维等方面遇到了严重的困难，同时，计算机容量和计算速度的不断提高及大规模并行处理技术的产生，使得智能模拟方法进入了一个全新的发展时期。
由诸多智能模拟方法组成的计算智能(Computational Intelligence)技术，是一种借鉴和利用自然界中自然现象或生物体的各种原理和机理而开发的并具有自适应环境能力的计算方法，具有分布、并行、仿生、自学习、自组织、自适应等特性[1-3]。
下面，本文将在计算智能研究领域和研究热点中对主要技术的理论框架和特点做一下简要概括，并对计算智能各方面的综合集成及由此而突现的特性做一些介绍。
2 计算智能的主要技术及特点2.1 进化计算进化计算(Evolutionary Computing)是基于自然选择和自然遗传等生物进化机制的一种搜索算法。
它以生物界的“优胜劣态、适者生存”作为算法的进化规则，结合达尔文的自然选择与孟德尔的遗传变异理论，将生物进化中的四个基本形式：繁殖、变异、竞争和选择引入到算法过程中。
目前研究的进化计算技术主要有四种算法：遗传算法(Genetic Algorithm)、进化规划(Evolutionary Programming)、进化策略(Evolutionary Strategy)和遗传规划(Genetic Programming)。
前三种算法是彼此独立发展起来的，最后一种是在遗传算法的基础上发展起来的一个分支[4]。
一般来说，进化计算的求解过程包括以下几个步骤：（1）给定一组初始解；（2）评价当前这组解的性能(即对目标满足的优劣程度如何)；（3）按（2）中计算得到的解的性能从当前这组解中选定一定数量的解作为迭代后解的基础；（4）对（3）所得到的解进行操作(如基因重组和突变)，作为迭代后的解；（5）若这些解已满足要求，则停止：否则，将这些迭代得到的解作为当前解，返回（2）。
进化计算的研究之所以有意义，在于它所具有的一系列特点[5]：（1）具有宽广的适用范围。
由于进化计算采用灵活的编码方式（二进制编码、实数编码和字符集编码等），算法处理的是编码集合，因此对优化对象没有过多限制。
（2）具有自组织、自适应和自学习的特征。
（3）具有内在的并行计算特征。
（4）是一种全局随机搜索算法。
2.2 群体智能自然界存在着很多让人叹为观止的生物群体智能现象，如蚁群、鱼群和鸟群等。
这些群居生物所体现的社会性和分布式智能实现模式给了人类很大的启发。
群体智能(Swarm Intelligence)是受社会性昆虫的启发，通过对其行为的模拟形成一系列用于解决复杂问题的新方法。
群体中存在众多智能个体，它们通过相互之间的简单合作表现出来的智能行为即称为群体智能。
群体指的是一组相互之间可以进行直接通讯或者间接通讯(通过改变局部环境)的主体，它们能够合作进行分布式的问题求解。
群体中智能个体是指具有简单能力(如搬运、通信、运动等)的个体，这种能力可以用某一简单的功能函数来表示。
简单合作是指个体只能与其邻近的个体进行某种简单的协同动作，或通过改变环境间接地与其它个体之间进行简单通信[6]。
自20世纪90年代以来，群体智能计算的研究引起了许多学者的极大兴趣，并出现了蚁群优化(Ant Colony Optimization)、粒子群优化(Particle Swarm Optimization)和人工鱼群算法(Atificial Fish Swarm Algorithm)等一些著名的群体智能计算算法。
群体智能计算是基于种群行为对给定的目标进行寻优的启发式搜索算法，其寻优过程体现了随机性、并行性和分布式，适合于对没有集中控制且不提供全局模型的复杂分布式问题的求解。
群体智能计算具有以下特点[7]：(1) 控制是分布的，不存在中心控制。
每个个体只能感知局部的信息，不能直接拥有全局信息，使得系统更具有鲁棒性；(2) 个体可改变环境，个体间通过感知环境变化来进行彼此间接通讯合作，这样可使系统中因个体增加而引起的系统通信开销的增加变得很小，从而使系统具有更好的可扩充性；(3) 自组织，即群体的复杂行为是通过简单个体的交互过程中突现出来的智能。
2.3 人工神经网络现代的计算机又称冯-诺伊曼机，它的特点是有很强的计算和信息处理能力，按事先编好的程序机械地执行，缺乏向环境学习、适应环境的能力，对于模式识别、感知和在复杂环境中作出决策等问题的处理还远不如人。
人工神经网络(Artificial Neural Network)以对脑组织的生理研究成果为基础，模拟大脑的某些机理与机制，以神经元联接机制为基础，从网络结构上去直接地模拟人类的智能，有人类的联想思维功能，其智能信息处理可具有形象思维、灵感，当然也有推理意识诸功能。
它大规模模拟并行处理，具有很强的鲁棒性和容错性，有很强的自学的能力[8]。
人工神经网络是由简单的处理单元组成的并行互联网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。
人工神经网络的最主要的特征之一是可以学习。
一个人工神经网络的模型要实现某种功能的操作，就必须先对它进行训练，即让它学会要做的事情，并把这些知识存储在网络的加权中，所以学习或训练的实质就是加权矩阵随外部激励作自适应变化。
网络被训练后，它每加入一组输入就会产生一组要求的输出。
这里的一组输入或输出就是所谓的向量。
训练就是相继加入输入向量，并按着预定的规则调整网络加权。
在训练过程中网络的加权都收敛到一个确定值，以使每个输入向量都会产生一个要求的输出向量，调节加权要遵循一定的算法[9]。
2.4 模糊计算真实世界中的问题，概念往往没有明确的界限，而传统数学的分类总试图定义清晰的界限，这是一种矛盾，一定条件下会变成对立的东西。
从而引出了一个极其简单而又重要的思想：任何事情都离不开隶属程度这样一个概念[10]。
这就是模糊理论的基本出发点。
随着系统越来越复杂，当其复杂性达到与人类思维系统可比拟时，传统的数学分析方法就不适应了，模糊数学或模糊逻辑更接近于人类思维和自然语言，因此模糊理论为复杂系统分析，进而为人工智能研究提供了一种有用的方法和工具。
模糊计算(Fuzzy Computing)是一门崭新的信息学科。
自1965年美国自动控制论学者L.Zadeh教授开创模糊数学以来，这门新兴学科呈现出旺盛的生命力和渗透力，它的应用已扩展到许多科学技术领域。
模糊计算以模糊逻辑为基础，以模糊规则、模糊变量和隶属函数为核心，抓住了人类思维中的模糊特点，以模仿人的模糊综合判断推理来处理常规方法难以解决的模糊信息处理难题，使计算机应用扩大到了人文、社会和心理学等领域[11]。
2.5 人工免疫系统20世纪70年代，Jerne提出了免疫网络假说，给出了免疫网络的数学框架，这是人工免疫系统开创性的工作。
随后在80年代，Farmer基于免疫网络假说，构造了一个免疫系统的动态模型。
生物免疫系统是一个具有复杂的抗病原生物体机理的独特系统。
免疫系统的目标是识别所有体内的细胞（或分子）并区分是“自身”还是“非己”的，而“非己”的细胞被进一步分类以构造防御机理的合适种类。
免疫系统通过进化学习辨别危险的外部物体（细菌、病毒等）和体内自身的细胞和分子，通过从不同种类的抗体中构造自身非己的非线性自适应网络，在处理动态变化环境中起作用。
从计算的角度看，生物免疫系统是一个高度并行、分布、自适应和自组织的系统，具有很强的学习、识别、记忆和特征提取能力[12]。
人工免疫系统(Artificial Immune System)就是人们从生物免疫系统的运行机制中获取灵感而开发出来的面向应用的免疫计算模型，它模拟免疫学的克隆选择、细胞克隆、亲和突变、克隆抑制和动态平衡维持等机理，并将这些机理作为自己的运行机制[13]。
2.6 分形计算分形(Fractal)作为新兴学科，已应用到自然科学与社会学科的许多领域，成为计算智能和非线性科学的研究热点之一。
由B.Mandelbort建立的分形几何学，从它诞生一开始便于计算机图示结下不解之缘，从引人入胜的Mandelbort集到自然景观的计算机仿真，分形之美风靡一时。
现在，分形计算在模式识别、自然图像的模拟、图像处理、图形生成以及智能信息处理等方面都取得了极大的成功。