计算智能专题
《计算智能》授课大纲
《计算智能》授课大纲课程性质：必修课，3学分，共48~54课时（共16周)。
一、课程介绍《计算智能》课程对计算智能领域的主要算法进行介绍，重点讨论各种算法的思想来源、流程结构、发展改进、参数设置和相关应用。
内容包括绪论以及进化计算、群体智能、人工免疫算法、分布估计算法、神经网络、模糊逻辑和多目标进化算法等。
并从工程应用及与其他人工智能研究方向相结合的角度讨论人工智能的实际问题及其解决方法。
二、教学内容1.导论(1课时)（1）计算智能简介（2）计算智能典型方法2.优化理论(2课时)（1）优化问题（2）优化方法分类a)非约束优化b)约束优化c)多解问题d)多目标优化e)动态优化问题3.进化计算(9课时)(1)进化计算导论(2)遗传算法a)经典遗传算法b)交叉、变异c)控制参数d)模式定理与积木块假设e)遗传算法的变体f)前沿专题（小生境遗传算法、约束处理、多目标优化、动态环境）g)应用(3)遗传编程、进化规划、进化策略(4)差分进化(5)文化计算(6)协同进化4.人工免疫系统(6课时)（1）自然免疫系统（2）人工免疫模型a)克隆选择模型b)网络理论模型c)危险理论（3）免疫优化计算5.群体智能(3课时)（1）粒子群优化（2）蚁群算法6.多目标进化算法及应用（6课时）5.1 绪论5.2 主要的多目标进化算法5.3 多目标进化算法性能评价和问题测试集5.4 多目标优化的新进展5.5 应用实例7.神经网络(6课时)（1）人工神经元（2）监督学习神经网络（3）非监督学习神经网络（4）径向基函数网络（5）增强学习（6）监督学习的性能问题8.深度学习算法（Deep Learning）（3课时）9.分布估计算法(3课时)10.计算智能算法在各研究方向的应用(6~9课时)（讨论计算智能算法在每个研究生的研究方向中的结合应用）三、教材与参考书2、张军,詹志辉.计算智能[M].清华大学出版社[北京].2009.11.3、吴微,周春光,梁艳春.智能计算[M].高等教育出版社[北京].2009.12.4、段海滨,张祥银,徐春芳.仿生智能计算.科学出版社[北京].2011.1.。
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
智能计算基础
那么，一旦它再听到提琴声，它就会吼叫而跑。
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概率论的产生
概率论源于意大利的赌博业。 法国科学家Pascal和Fermat提出了概率论的概
念。 贝努力提出了“置信度”的概念。当有了新的
证据时，主观概率可以更改。 Bayes提出了Bayes公式，奠定了人工智能系统
长的。学习能力的大小与神经元的特征 及神经元的学习强度有关。 某些学习是由遗传决定的。 外界环境也会影响神经元的学习。
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人工智能的诞生
1956年在美国Dartmouth大学举行了2个月的研讨 会。会上首次提出了“Artificial Intelligence”这个 概念，讨论如何使机器模拟人类智能这个中心问 题。
亚里士多德：（前384—前322年），创造了形式逻辑 学。主要著作有：形而上学、物理学、诗学、工具论、 政治学、论灵魂、论产生与毁灭、伦理学。被称为 “动物学之父”。
与柏拉图同在，与亚里士多德同在。
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逻辑学
判断语句是对事物有所肯定或否定的思 维形式。
命题是具有真假意义的一句话。 三段论
结论，再根据一些事实对这些结论进行验证，去掉错误的， 保留正确的。
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近代智能世界
笛卡尔 笛卡尔（1596-1650）提出了运动量守恒定律。
他的学说导致关于人类存在与思维问题的理解 发生了革命性的变化。 《形而上学的沉思》、《方法论》、《哲学原 理》、《心灵感受》 发明了笛卡尔坐标，被称为“解析几何之父”。 现代哲学之父、启蒙之父
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近代智能世界
笛卡尔 发生在脑部的任何特定的活动，会立即影响人
什么是智能？智能在哪里？智能什么样？ 智能：个体有目的的行为、合理的思维，以及有效 的适应环境的综合性能力。 智能在人体中，是脑的重要功能。 智能的表现形式多样。
计算智能及其应用
计算智能及其应用计算智能是以生物进化的观点认识和模拟智能。
按照这一观点，智能是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产生的。
在用进废退、优胜劣汰的过程中，适应度高的（头脑）结构被保存下来，智能水平也随之提高。
因此说计算智能就是基于结构演化的智能。
计算智能的主要方法有人工神经网络、遗传算法、遗传程序、演化程序、局部搜索、模拟退火等等。
这些方法具有以下共同的要素：自适应的结构、随机产生的或指定的初始状态、适应度的评测函数、修改结构的操作、系统状态存储器、终止计算的条件、指示结果的方法、控制过程的参数。
计算智能的这些方法具有自学习、自组织、自适应的特征和简单、通用、鲁棒性强、适于并行处理的优点。
在并行搜索、联想记忆、模式识别、知识自动获取等方面得到了广泛的应用。
典型的代表如遗传算法、免疫算法、模拟退火算法、蚁群算法、微粒群算法，都是一种仿生算法，基于“从大自然中获取智慧”的理念，通过人们对自然界独特规律的认知，提取出适合获取知识的一套计算工具。
总的来说，通过自适应学习的特性，这些算法达到了全局优化的目的。
在计算机科学领域，一个最有意义，也是空前困难的挑战性问题就是对人类智能的模拟。
计算智能三借助现代计算工具模拟人的智能机制，生命演化和人工智能行为而进行的信息获取、处理（求解问题）、利用的理论和方法。
它是人工智能的深化和发展。
如果说人工智能是以知识库为基础、那么计算智能则是以模型为基础、以分步、并行、仿生计算为特征含数据、算法和实现的信息系统。
前者强调规则的形式和表示，后者强调模型的建立和构成；前者依赖专家知识，后者强调系统的自组织、自学习和自适应。
计算智能的三个主要分支是：人工神经网络，遗传算法，模糊逻辑。
计算智能的应用如下：1．神经网络人工神经网络系统是由大量简单的处理单元,即神经元广泛地连接而形成的复杂网络系统。
在人工神经网络中, 计算是通过数据在网络中的流动来完成的。
在数据的流动过程中, 每个神经元从与其连接的神经元处接收输入数据流, 对其进行处理以后, 再将结果以输出数据流的形式传送到与其连接的其它神经元中去。
智能计算方法
智能计算方法智能计算是当今信息时代的一种新型计算技术，同时也是技术发展的一个新走向。
它可以有效的解决复杂的现实问题，并且以有效的方式提高计算机在实际应用中的灵活性和可靠性。
智能计算具有计算机视觉、自然语言处理、智能控制、机器学习等多种技术，在各个领域得到广泛的应用。
智能计算的本质是基于统计学的知识和算法，模拟人类思维抽象和有效表达运算特征的方法，将有限的信息和缓冲空间来模拟复杂的计算过程，从而实现智能化运算。
智能计算可以有效的提高系统对决策的响应速度，提供更准确的信息，更加有效的应用。
智能计算方法主要包括模式识别方法、模型解决方法、算法优化方法、分类决策方法、基于特斯节点的自适应学习方法等。
模式识别方法的主要任务是针对大量的现实信息，从中抽取特征，建立模型，挖掘和分析所存在的模式，实现对数据的自动分析和识别。
模型解决方法则是为了解决特定问题而建立的，解这类问题的基本步骤是：建立概念模型、计算模型、定义优化目标以及参数调试。
算法优化方法是指通过优化算法的使用，使计算结果更接近我们所希望的结果，以达到最优解的目的。
分类决策方法是使用规则或决策树等技术，从大量的数据中抽取出具有代表性的特征，然后将其根据特定的准则分类，并根据特定的规则做出相应决策。
基于特斯节点的自适应学习方法则是指使用特斯节点进行学习，它能够根据表现学习问题，并能够自适应地改变表现，以最大化其性能。
智能计算方法的应用领域非常广泛，它已经成为现代社会日常生活中不可缺少的一环。
它在自然语言处理领域，如文本分析和翻译；计算机视觉领域，如识别、分类和检测；机器学习领域，如自动推理；智能控制领域，如机器人智能操作等都有很多成功的应用。
这些都为提高社会的生产效率，更好的解决复杂的问题提供了技术支持和手段。
智能计算方法正在不断发展，它也在不断开发出新的技术，来解决新出现的问题和挑战，并为未来的技术发展发挥着重要的作用。
在未来，智能计算方法将结合其他技术，如物联网、大数据分析，并将机器智能的深度融合到各个行业和人类生活中，改变我们的工作和生活模式，带给我们更加丰富的生活体验。
智能计算专题研讨发言稿范文
大家好！今天，我很荣幸能在这里就智能计算专题进行研讨发言。
随着科技的飞速发展，人工智能技术已成为推动社会进步的重要力量。
智能计算作为人工智能的核心技术之一，在各个领域发挥着越来越重要的作用。
在此，我将对智能计算的发展现状、挑战与机遇进行简要分析，并提出一些建议。
一、智能计算发展现状近年来，我国智能计算领域取得了显著成果。
在政策层面，国家高度重视人工智能产业发展，出台了一系列政策支持智能计算技术的研究与应用。
在技术创新方面，我国在深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域取得了世界领先的成果。
在应用层面，智能计算技术已广泛应用于智能制造、智能交通、智能医疗、智慧城市等领域，为我国经济社会发展注入了新动力。
二、智能计算面临的挑战1. 数据安全与隐私保护：随着智能计算技术的发展，数据安全与隐私保护问题日益凸显。
如何在保障数据安全的前提下，实现数据共享和利用，成为智能计算领域亟待解决的问题。
2. 技术瓶颈：虽然我国在智能计算领域取得了一定的成果，但与发达国家相比，仍存在一定差距。
在算法、算力、数据等方面，我国仍需加大投入，突破技术瓶颈。
3. 人才短缺：智能计算领域需要大量具有跨学科背景、创新能力和实践经验的复合型人才。
目前，我国智能计算人才储备尚不足，亟待加强人才培养和引进。
三、智能计算发展机遇1. 政策支持：我国政府高度重视人工智能产业发展，为智能计算提供了良好的政策环境。
2. 市场需求：随着人工智能技术的普及，各行各业对智能计算的需求日益增长，为智能计算产业提供了广阔的市场空间。
3. 国际合作：智能计算领域具有全球性，国际合作有助于我国智能计算技术的快速发展。
四、建议1. 加强政策引导，完善智能计算产业政策体系，为产业发展提供有力支持。
2. 加大研发投入，突破关键技术瓶颈，提升我国智能计算技术水平。
3. 加强人才培养，培养一批具有国际竞争力的智能计算人才。
4. 深化国际合作，推动智能计算技术在全球范围内的交流与合作。
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。
智能计算几种经典算法解析
智能计算几种经典算法解析智能计算是一种模仿人类智能的计算机技术，其中包括很多经典算法。
这些算法是基于人类的思维模式和问题解决方法的抽象和模拟。
本文将介绍几种常见的智能计算经典算法，包括遗传算法、粒子群算法和人工神经网络。
遗传算法是一种模拟进化过程的算法。
它基于达尔文的进化理论，通过模拟自然选择和遗传机制来寻找优化问题的最优解。
遗传算法的基本思想是通过保留和修改种群中优良个体的基因表达来解空间。
算法首先初始化一个随机的种群，然后通过选择、交叉和突变等操作来生成新的个体。
选择操作根据个体适应度确定个体的生存概率，交叉操作通过基因的交换和重组来产生新的个体，而突变操作则是对个体基因进行随机变异。
通过不断迭代这些操作，遗传算法能够逐渐找到最优解。
粒子群算法是一种模拟鸟群或鱼群行为的优化算法。
算法基于每个个体的位置和速度进行，并以群体的合作和信息共享来寻找最优解。
粒子群算法的基本思想是通过迭代更新每个个体的速度和位置，使其朝着最优解的方向上演变。
算法开始时，每个个体的随机位置和速度被初始化，然后每个个体根据自己的经验和群体的协作信息来更新自己的速度和位置。
个体的速度受到自身历史最优位置和群体历史最优位置的吸引力的影响，所以个体会受到个体探索和群体探索的双重影响。
通过迭代调整个体的位置和速度，粒子群算法能够逐渐找到最优解。
人工神经网络是一种通过模拟神经元间的连接和传递信息来进行计算的算法。
神经网络由多层神经元组成，每个神经元接收上一层神经元传递过来的信息，并通过激活函数进行处理和传递给下一层神经元。
神经网络的基本思想是通过调整神经元之间的连接和激活函数的参数来拟合和预测输入和输出之间的关系。
神经网络的训练过程是通过无监督或有监督学习的方式进行的。
无监督学习是通过调整连接权重来使网络能够自动发现数据中的模式和规律，而有监督学习则是通过比较实际输出和期望输出之间的差距来调整连接权重。
通过反复调整连接权重和激活函数的参数，人工神经网络能够逐渐提高预测准确性。
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計算智能專題:
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計算智能的定義 (2/2)
計算智能包含的方法有哪些?
1. Fuzzy set theory (模糊集合論)
2. Artificial neural network (類神經網路)
3. Evolutionary computation (演化式計算方法)
5. Artificial life (人工生命)
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計算智能與柔性計算的異同
• 何謂柔性計算(soft computing)
柔性計算是一種新興的方法，類似人類在 不確定環境的學習與推理能力。
• 比較計算智能與柔性計算的異同
• 人工智慧的定義 人工智慧(Artificial Intelligence；AI)在於模 仿人類的智慧，讓機器能夠像人類一樣地 思考與行動。一個很有代表性的應用為： 智慧型機器人。
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人工智慧簡介 (2/7)
• 人工智慧的發展
➢1943年W. McCulloch與W. Pitts提出人工神 經元(artificial neuron)模型，奠定AI發展基 礎。
➢1949年D. Hebb依據人工神經元架構，提出 一套學習法則，稱作Hebbian learning rules， 讓神經元能夠自動調整加權值，以具備學 習能力。
計算智能專題:
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人工智慧簡介 (4/7)
➢1958年J. McCarthy發展出一套人工智慧的語 言: LISP。
➢1960年Widrow與Hoff提出ADALINES類神 經網路。
➢1962年F. Rosenblatt提出perceptron類神經網 路架構。
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人工智慧簡介 (7/7)
• 人工智慧的主要領域
– 自動化推論與排程
– 遊戲理論
– 自動化控制
– 診斷系統
– 邏輯規劃
– 機器人
– 語言處理與問題解決
– 智慧型代理人
– 知識工程
– 機器學習
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➢1966-1973年為AI發展的困頓期，有些學者 指出AI在某些方面的限制；例如:機器翻譯、 AI程式的問題解決、perceptrons類神經網路 的限制等。(AI的寒冬期)
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人工智慧簡介 (5/7)
➢1969年Buchanan等人提出第一套以知識為 推論基礎的系統: DENDRAL。
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人工智慧簡介 (6/7)
➢1986年Rumelhart與McClelland提出backpropagation neural networks，才解決 perceptron類神經網路的缺點。
➢1987年Laird等人提出一套完整的代理人架 構。
➢到目前，AI相當被看好，且正蓬勃發展。 它也是一門科學，被應用在許多工商業領 域中。
– 相同: 對於單一的計算方法而言，兩者的定義相 同。
– 相異: 柔性計算能夠結合兩種以上的計算方法， 比單一種方法更有效能。例如: 模糊集合和類神 經網路的結合；也就是模糊類神經網路。
計算智能專題:
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模糊集合論 (1/3)
➢1976年Newell and Simon提出physical symbol system假說，認為任何系統必須透 過符號運作來產生智慧。
➢1970年代開始有語音辨識的模型被提出。
➢1982年第一套商業化的專家系統，在DEC 公司正式服役，用來處理電腦系統的訂單。
計算智能專題:
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人工智慧簡介 (3/7)
➢1950年A. Tuning提出有名的Tuning Test，用 來檢測電腦是否有智慧。
➢1951年M. Minsky與D. Edmonds發展第一台 類神經網路電腦，稱作SNARC。
➢1956暑假年J. McCorthy邀請數位科學家在 Dartmouth College舉行會議，由J. McCorthy 提出【人工智慧】這個名詞。
計算智能簡介
2006/9/12
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簡報大綱
• 人工智慧簡介
• 計算智能的定義
• 計算傳演算法
• 結合不同的計算智能方法
• 計算智能的應用
計算智能專題:
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人工智慧簡介 (1/7)
1) Genetic algorithm (遺傳演算法)
2) Genetic programming (基因規劃法)
3) Ant colony optimization (蟻群最佳化方法)
4) Particle swarm optimization (粒子群優化法)
4. Belief network (信賴網路)
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計算智能的定義 (1/2)
計算智能(computational intelligence)屬於現代 人工智慧(artificial intelligence)的一門分支， 能夠讓機器或資訊系統自動地推理和學習。
所謂計算智能是一種計算的模式及智慧型工 具。它能夠在不確定的環境中，直接輸入 原始資料，再透過精確的平行表示方法來 處理資料，最後及時產生可靠且高容錯能 力的結果。
A = Set of tall people
Crisp set A
Fuzzy set A
1.0
1.0
.9
.5
Membership
Function (歸屬函數)
5’10’’
Heights
5’10’’ 6’2’’