计算智能综述PPT幻灯片
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计算智能综述PPT幻灯片
描述某一智能行为
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能的研究方法
算法
以计算理论、计算技术和计算工具研究对象模型的 核心CI研究对象是具有以下特征的数学模型
特征：具有计算功能的算法，一般应具有数值构造 性、迭代性、收敛性、稳定性和实效性
➢ 数值构造性：解是由数值量构造的 ➢ 迭代性：计算公式上表现为递推，理论上表现为动力学
BI⊃AI⊃CI
模糊集表示和 模糊逻辑技术
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能（Computational Intelligence，CI） 三层次智能关系——另一种观点
AI和CI是不同的范畴，虽然它们之间有部分重合， 但CI是一个全新的学科领域
无论是生物智能还是机器智能，CI都是最核心部分， 而AI是外层
什么是计算智能？
计算智能（Computational Intelligence，CI）
定义
借鉴仿生学思想，基于生物体系的生物进化、细胞网络的机 制，用数学语言抽象描述的计算方法，用以模仿生物体系和 人类的智能机制。
J.C.Bezdek：一个系统是计算智能的，当它仅处理低层次的 数据信息，具有模式识别原件，没有使用AI意义上的知识。
性质，算法实现上表现为循环 ➢ 收敛性：算法结束于稳定的结果上（能够找到解） ➢ 稳定性：初始误差在迭代过程中可以得到控制 ➢ 实效性：在有限的存储空间和有效的运算时间内得到有
意义的计算结论
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能的研究方法
实验
对算法的有效性、实效性以及效果性能评价，在许 多情况下是借助于实验来进行的，甚至难以用理论 分析来替代的
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能的研究方法
算法
以计算理论、计算技术和计算工具研究对象模型的 核心CI研究对象是具有以下特征的数学模型
特征：具有计算功能的算法，一般应具有数值构造 性、迭代性、收敛性、稳定性和实效性
➢ 数值构造性：解是由数值量构造的 ➢ 迭代性：计算公式上表现为递推，理论上表现为动力学
BI⊃AI⊃CI
模糊集表示和 模糊逻辑技术
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能（Computational Intelligence，CI） 三层次智能关系——另一种观点
AI和CI是不同的范畴，虽然它们之间有部分重合， 但CI是一个全新的学科领域
无论是生物智能还是机器智能，CI都是最核心部分， 而AI是外层
什么是计算智能？
计算智能（Computational Intelligence，CI）
定义
借鉴仿生学思想，基于生物体系的生物进化、细胞网络的机 制，用数学语言抽象描述的计算方法，用以模仿生物体系和 人类的智能机制。
J.C.Bezdek：一个系统是计算智能的，当它仅处理低层次的 数据信息，具有模式识别原件，没有使用AI意义上的知识。
性质，算法实现上表现为循环 ➢ 收敛性：算法结束于稳定的结果上（能够找到解） ➢ 稳定性：初始误差在迭代过程中可以得到控制 ➢ 实效性：在有限的存储空间和有效的运算时间内得到有
意义的计算结论
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能的研究方法
实验
对算法的有效性、实效性以及效果性能评价，在许 多情况下是借助于实验来进行的，甚至难以用理论 分析来替代的
[课件]智能计算理论PPT
![[课件]智能计算理论PPT](https://img.taocdn.com/s1/m/d0b8c3a5bceb19e8b8f6ba97.png)
符号主义认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑从19世 纪末起得以迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智 能行为。计算机出现后，又在计算机上实现了逻辑演绎 系统。其有代表性的成果为启发式程序逻辑理论家，证 明了38条数学定理，代表了可以应用计算机研究人的思 维形成，模拟人类智能活动。
陕西师范大学 计算机科学学院 9
陕西师范大学 计算机科学学院 14
2018/12/9
从符号主义到连接主义：行为主义
行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或 控制论学派(cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动 作型控制系统。 行为主义认为人工智能源于控制论。控制论思想早在20 世纪40~50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早 期的人工智能工作者。维纳(Wiener)和麦克洛克 (McCulloch)等人提出的控制论和自组织系统以及钱学 森等人提出的工程控制论和生物控制论，影响了许多领 域。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理 论、逻辑以及计算机联系起来。
陕西师范大学 计算机科学学院 10
2018/12/9
从符号主义到连结主义：符号主义
符号主义者，在1956年首先采用“人工智能”这个术语。 后来又发展了启发式算法->专家系统->知识工程理论与 技术，并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义曾长 期一枝独秀，为人工智能的发展作出重要贡献，尤其是 专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用 和实现理论联系实际具有特别重要的意义。在人工智能 的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流 派别。这个学派的代表人物有纽厄尔(Newell)、西蒙 (Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。
陕西师范大学 计算机科学学院 9
陕西师范大学 计算机科学学院 14
2018/12/9
从符号主义到连接主义：行为主义
行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或 控制论学派(cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动 作型控制系统。 行为主义认为人工智能源于控制论。控制论思想早在20 世纪40~50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早 期的人工智能工作者。维纳(Wiener)和麦克洛克 (McCulloch)等人提出的控制论和自组织系统以及钱学 森等人提出的工程控制论和生物控制论，影响了许多领 域。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理 论、逻辑以及计算机联系起来。
陕西师范大学 计算机科学学院 10
2018/12/9
从符号主义到连结主义：符号主义
符号主义者，在1956年首先采用“人工智能”这个术语。 后来又发展了启发式算法->专家系统->知识工程理论与 技术，并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义曾长 期一枝独秀，为人工智能的发展作出重要贡献，尤其是 专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用 和实现理论联系实际具有特别重要的意义。在人工智能 的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流 派别。这个学派的代表人物有纽厄尔(Newell)、西蒙 (Simon)和尼尔逊(Nilsson)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。
05
第4讲计算智能
13
BP算法
2019/9/7
14
BP算法的基本思想
• BP算法的基本工作过程大概可以分为两个阶段： 1）信号的向前传播，在这个阶段，要求计算出隐 含层和输出层中每一神经元的净输入和输出。 2）误差的向后传播，在这个阶段，要求计算出输 出层和隐含层中每一神经元的误差。
2019/9/7
15
初始化问题
• γ>0为一常数，被称为饱和值，为该神经元 的最大输出。
2019/9/7
8
2、非线性斜面函数（Ramp Function）
o
γ
-θ
θ
net
-γ
2019/9/7
9
3、阈值函数（Threshold Function）阶跃函数
β f（net）=
-γ
β、γ、θ均为非负实数，θ为阈值
二值形式： 1
f（net）= 0
者由若干实数属性或离散属性组成的向量 • 训练数据可能包含错误 • 可容忍长时间的训练 • 可能需要快速求出目标函数值(分类速度快) • 人类能否理解学到的目标函数是不重要的
2019/9/7
22
第4讲 计算智能
2019/9/7
1
人工神经网络学习概述
• 人工神经网络提供了一种普遍且实用的方法从样 例中学习值为实数、离散值或向量的函数。
• 人工神经网络对于训练数据中的错误健壮性很好。
• 人工神经网络已被成功应用到很多领域，例如视 觉场景分析，语音识别，机器人控制。
• 其中，最流行的网络和算法是20世纪80年代提出 的BP网络和BP算法， BP算法使用梯度下降法来 调节BP网络的参数以最佳拟合由输入-输出对组 成的训练集合。
双极形式： 1
2024版人工智能概述ppt课件
02
AI系统如何做出决策往往缺乏透明度，难以解释和理解。
人工智能对就业的影响
03
自动化和智能化技术可能导致部分传统岗位的消失，引发就业
结构和社会经济问题。
隐私保护策略及实现方式
01
02
03
数据匿名化
通过去除或修改数据中的 个人标识符，保护用户隐 私。
差分隐私
在数据分析过程中引入随 机噪声，使得攻击者无法 推断出特定个体的信息。
在自然语言处理中，数据驱动方法通 过统计语言模型、深度学习等技术处 理海量文本数据，实现自然语言理解 和生成。
在机器学习领域，数据驱动思想体现 在通过大量数据训练模型，使模型自 动学习并改进。
知识表示和推理机制
知识表示是将现实世界中的知识转化为计算机可理解和处理的形式，如逻辑表示法、 语义网络、框架表示法等。
06
未来发展趋势与挑战
技术创新方向预测
深度学习
进一步探索神经网络结构与优化算法，提升 模型性能与泛化能力。
迁移学习
实现跨领域、跨任务的知识迁移，降低人工 智能应用门槛。
强化学习
研究更高效的探索与利用策略，拓展在复杂 决策问题中的应用。
自监督学习
利用无标签数据进行预训练，提升模型在少 样本或无监督任务中的表现。
计算机视觉技术及应用
计算机视觉定义
常见计算机视觉技术
研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、 理解内容并作出决策的一门学科。
图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别 等。
计算机视觉应用
发展趋势
智能安防、智能交通、医疗影像分析、工业 自动化等。
随着深度学习技术的不断发展，计算机视觉 技术的应用领域也在不断扩展，未来将有更 多的创新应用涌现。
第16讲 智能计算原理.ppt
的策略。
– 求解策略用于确定解的特性，如获得的解是可 行解、局部最优解还是全局最优解。
– 限制策略是对求解或推理过程的限制，
• 时间限制：求解或推理过程必须在指定的时间内结束。 • 空间限制：综合数据库的大小不能超过某一指定值。
专家系统
• 专家系统一直是人工智能理论与应用最成功的领域， 它是在特定领域中以人类专家的水平求解困难问题
– 思维理论认为，人类的一切智能来自于大脑的 思维活动。
– 知识阈值理论认为，人的智能取决于可以应用 的知识的数量和质量。
– 进化理论认为，人类智能及智能行为是长期进 化的结果。
思维的计算机模拟
• 符号推理方法
– 符号推理方法起源于20世纪50年代，已成为人工智能的 主要推理方法。研究者认为，计算机具有的符号处理与 演算能力本身就蕴涵着逻辑演绎推理的内涵，因而可以 通过运行于计算机中的程序系统来体现某种程度的基于 逻辑推理的智能行为，达到模拟人类智能的目的。
• 产生式通常用于表示具有因果关系的知识，基本形式是：
P→Q 或者 IF P THEN Q
– 例如，
IF 动物会飞 & 会下蛋 THEN 该动物是鸟
• 产生式系统中知识库中的知识是产生式，可以用4元组的形 式来表示。例如，
（ID，P，Q，（，））
其中，ID是知识的编号或者标识符号。
• 产生式系统的推理机是一组程序，控制协调知识库与综合 数据库的运行，包含了推理方式与控制策略。
• 网络连接方法
– 网络连接方法属于非符号处理的范畴，自20世纪90年代 以来比较热门的一种方法。试图通过众多神经元间的并 行协同作用来实现对人类智能的模拟。
• 系统集成方法
– 系统集成方法是模拟智能的第3种方法。将符号处理方 法与网络连接方法有机地结合起来才能真正模拟人类的 思维过程，系统集成的方法便由此而产生。
– 求解策略用于确定解的特性，如获得的解是可 行解、局部最优解还是全局最优解。
– 限制策略是对求解或推理过程的限制，
• 时间限制：求解或推理过程必须在指定的时间内结束。 • 空间限制：综合数据库的大小不能超过某一指定值。
专家系统
• 专家系统一直是人工智能理论与应用最成功的领域， 它是在特定领域中以人类专家的水平求解困难问题
– 思维理论认为，人类的一切智能来自于大脑的 思维活动。
– 知识阈值理论认为，人的智能取决于可以应用 的知识的数量和质量。
– 进化理论认为，人类智能及智能行为是长期进 化的结果。
思维的计算机模拟
• 符号推理方法
– 符号推理方法起源于20世纪50年代，已成为人工智能的 主要推理方法。研究者认为，计算机具有的符号处理与 演算能力本身就蕴涵着逻辑演绎推理的内涵，因而可以 通过运行于计算机中的程序系统来体现某种程度的基于 逻辑推理的智能行为，达到模拟人类智能的目的。
• 产生式通常用于表示具有因果关系的知识，基本形式是：
P→Q 或者 IF P THEN Q
– 例如，
IF 动物会飞 & 会下蛋 THEN 该动物是鸟
• 产生式系统中知识库中的知识是产生式，可以用4元组的形 式来表示。例如，
（ID，P，Q，（，））
其中，ID是知识的编号或者标识符号。
• 产生式系统的推理机是一组程序，控制协调知识库与综合 数据库的运行，包含了推理方式与控制策略。
• 网络连接方法
– 网络连接方法属于非符号处理的范畴，自20世纪90年代 以来比较热门的一种方法。试图通过众多神经元间的并 行协同作用来实现对人类智能的模拟。
• 系统集成方法
– 系统集成方法是模拟智能的第3种方法。将符号处理方 法与网络连接方法有机地结合起来才能真正模拟人类的 思维过程，系统集成的方法便由此而产生。
最新计算智能ppt课件
§1.1.2 计算智能所包含的领域
❖人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）
❖进化计算（Evolution Computing, EC） ❖模糊系统（Fuzzy System, FS）
➢进化计算（Evolution Computing）
遗传算法（Genetic Algorithm ,GA） 75年，Holand首次提出。组合优化等问题得到广 泛应用。
➢模糊系统（Fuzzy System, FS）
65年，美国加州大学伯克莱分校的L.Zadeh 发表了著名论文Fuzzy Sets开创了模糊论。模糊 逻辑、模糊规则、模糊推理、模糊控制、隶属 度、模糊集合等。
§1.2 人工神经网络
§1.2.1 什么是神经网络 §1.2.2 人工神经网络研究的历史
§1.2.1 什么是神经网络
1.进化规划（Evolution Programming ,EP）
60年代，由美国人L.J.Fogel等人提出的。 背景是求解时间序列预测问题。
1.进化策略（Evolution Strategies ,ES）
64年，由德国人I.Rechenberg等提出。背景 是求解流体动力学柔性弯曲管形状优化问题。
人工神经网络 是指模拟人脑神经系统
的结构和功能，运用大量的处理部件，由人工 方式构造的网络系统。
神经网络理论突破了传统的、线性处理的 数字电子计算机的局限，是一个非线形动力学 系统，并以分布式存储和并行协同处理为特色， 虽然单个神经元的结构和功能极其简单有限， 但是大量的神经元构成的网络系统所实现的行 为却是极其丰富多彩的。
➢目前国内外研究状况
1. 研究机构
美国DARPA计划、日本HFSP计划、法国尤 里卡计划、德国欧洲防御计划、前苏联高技术发 展计划等；
《计算智能》幻灯片
《计算智能》幻灯片
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4.1概述
人工智能分成两大类：一类是符号智能，一 类是计算智能。 符号智能是以知识为根底，通过推理进展问 题求解。也即所谓的传统人工智能。 计算智能是以数据为根底，通过训练建立联 系，进展问题求解。人工神经网络、遗传算 法、模糊系统、进化程序设计、人工生命等 都可以包括在计算智能。
以大脑方式的传感数据处理
BPR 对人的传感数据结构的搜索 对人的感知环境中结构的识别
APR 中层模型：CPR＋知识
中层数值和语法处理
CPR 对传感数据结构的搜索
所有CNN＋模糊、统计和确定性模 型
BI 人类智能软件：智力
人类的认知、记忆和作用
AI 中层模型：CI＋知识
以大脑方式的中层认知
CI 计算推理的低层算法
14
50年代末期，Rosenblatt提出感知机模型 (Perceptron)，首先从工程角度出发，研究了用于 信息处理的神经网络模型。这是一种学习和自组织 的心理学模型，它根本符合神经生理学的原理。感 知机虽然比较简单，却已具有神经网络的一些根本 性质，如分布式存贮、并行处理、可学习性、连续 计算等。这些神经网络的特性与当时流行串行的、 离散的、符号处理的电子计算机及其相应的人工智 能技术有本质上的不同，由此引起许多研究者的兴 趣，在60代掀起了神经网络研究的第一次高潮。 但是，当时人们对神经网络研究过于乐观，认为只 要将这种神经元互连成一个网络，就可以解决人脑 思维的模拟问题，然而，后来的研究结果却又使人 们走到另一个极端上。
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4.1概述
人工智能分成两大类：一类是符号智能，一 类是计算智能。 符号智能是以知识为根底，通过推理进展问 题求解。也即所谓的传统人工智能。 计算智能是以数据为根底，通过训练建立联 系，进展问题求解。人工神经网络、遗传算 法、模糊系统、进化程序设计、人工生命等 都可以包括在计算智能。
以大脑方式的传感数据处理
BPR 对人的传感数据结构的搜索 对人的感知环境中结构的识别
APR 中层模型：CPR＋知识
中层数值和语法处理
CPR 对传感数据结构的搜索
所有CNN＋模糊、统计和确定性模 型
BI 人类智能软件：智力
人类的认知、记忆和作用
AI 中层模型：CI＋知识
以大脑方式的中层认知
CI 计算推理的低层算法
14
50年代末期，Rosenblatt提出感知机模型 (Perceptron)，首先从工程角度出发，研究了用于 信息处理的神经网络模型。这是一种学习和自组织 的心理学模型，它根本符合神经生理学的原理。感 知机虽然比较简单，却已具有神经网络的一些根本 性质，如分布式存贮、并行处理、可学习性、连续 计算等。这些神经网络的特性与当时流行串行的、 离散的、符号处理的电子计算机及其相应的人工智 能技术有本质上的不同，由此引起许多研究者的兴 趣，在60代掀起了神经网络研究的第一次高潮。 但是，当时人们对神经网络研究过于乐观，认为只 要将这种神经元互连成一个网络，就可以解决人脑 思维的模拟问题，然而，后来的研究结果却又使人 们走到另一个极端上。
《智能计算简介》课件
智能计算的核心技术
人工智能
模拟人类的智能行为和思维方 式，让计算机更加智能化。
机器学习
从大量数据中学习并发现有价 值的信息，进行预测和决策。
数据挖掘
从大量数据中发现有趣且非显 然的规律、模式和认识，提供 决策支持。
模式识别
寻找大量数据中的模式和规律， 进行分类、识别和预测。
自然语言处理
借助计算机技术和语言学方法， 对人类语言进行分析、处理和 生成。
未来展望
智能计算将不断创新和发展，朝着更加高效、 稳定和安全的方向不断努力。
智能计算简介
智能计算是一种基于人工智能的计算方式，具有广泛的应用范畴和深远影响。
什么是智能计算
定义
智能计算是一种基于人工智能的计算方式，利用计算机和相关算法模拟人类的智能行为和思 维方式，从大量数据中挖掘有价值的信息，并进行分析和预测。
应用领域
智能计算在金融、医疗、物流、教育等领域有着广泛的应用，促进了人类社会的智能化发展。
智能计算的应用案例
1
机器学习
2
在智能电商、智慧医疗等领域广泛应
用，让人们生活更加便捷和舒适。
3
模式识别
4
人脸识别技术在公安、金融等领域得
到广泛应用，保障人们的生命财产安
全。
5
人工智能
AlphaGo在围棋领域的胜利，让人工 智能技术获得了空前的重视和发展。
数据挖掘
大数据处理和挖掘，让传统业务实现 转型升级，创造更大的价值和机会。
自然语言处理
语音交互、智能翻译等技术的发展， 让人们更方便、高效地进行沟通和交 流。
总结
智能计算的重要性
智能计算是人工智能发展的重要技术，有着 广泛的应用前景和深远影响。
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软计算与硬计算
软计算：人工神经网络、进化计算、模糊集理论——非精确 算法，即便是对象模型和边界条件不够精确和完整也能够得 出合理的解，CI本质上讲属于软计算。
硬计算：精确、严格的计算，要求系统的精确模型参数和严 格的边界条件。
计算智能的特点
计算智能（Computational Intelligence，CI）
什么是计算智能？
计算智能（Computational Intelligence，CI）
定义
借鉴仿生学思想，基于生物体系的生物进化、细胞网络的机 制，用数学语言抽象描述的计算方法，用以模仿生物体系和 人类的智能机制。
J.C.Bezdek：一个系统是计算智能的，当它仅处理低层次的 数据信息，具有模式识别原件，没有使用AI意义上的知识。
描述某一智能行为
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能的研究方法
算法
以计算理论、计算技术和计算工具研究对象模型的 核心CI研究对象是具有以下特征的数学模型
特征：具有计算功能的算法，一般应具有数值构造 性、迭代性、收敛性、稳定性和实效性
➢ 数值构造性：解是由数值量构造的 ➢ 迭代性：计算公式上表现为递推，理论上表现为动力学
重要特征
适应性运算能力 计算的容错能力 人脑的计算速度 与人脑一样决策和思维的正确率
重要特征（共识）
CI与AI不同，CI主要依赖的是生产者提供的数字材料，而不 是依赖于知识，主要借助于数字计算方法 CI的内容本身具有明显的数值计算信息处理特征 CI强调用“计算”的方法来研究和处理智能问题
功能，运用大量的处理部件，由人工方式构造的 网络系统。 进化计算（Evolution Computing，EC）
进化计算是采用简单的编码技术来表示各种复 杂的结构，并通过简单的遗传操作和优胜劣汰的 自然选择来指导学习和确定搜索的方向。主要包 括三个分支：遗传算法、进化规划、进化策略。
计算智能（Computational Intelligence）
程序设计是实验环境建设的核心问题 程序设计的依据是算法
➢ 数学算法：面向问题，数据在于表示 ➢ 程序算法：面向计算机，数据在于存储 ➢ 经过数据存储逻辑结构的选择，由数学算法得到程序算
法
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能所包含的领域
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN） 人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和
性质，算法实现上表现为循环 ➢ 收敛性：算法结束于稳定的结果上（能够找到解） ➢ 稳定性：初始误差在迭代过程中可以得到控制 ➢ 实效性：在有限的存储空间和有效的运算时间内得到有
意义的计算结论
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能的研究方法
实验
对算法的有效性、实效性以及效果性能评价，在许 多情况下是借助于实验来进行的，甚至难以用理论 分析来替代的
BI⊃AI⊃CI
模糊集表示和 模糊逻辑技术
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能（Computational Intelligence，CI） 三层次智能关系——另一种观点
AI和CI是不同的范畴，虽然它们之间有部分重合， 但CI是一个全新的学科领域
无论是生物智能还是机器智能，CI都是最核心部分， 而AI是外层
计算智能的提出
▪ 美国学者J.C.Bezdek 1992年在（Approximate
Reasoning）学报上首次阐述了“计算智能”
（Computational Intelligence，CI）的定义：
计算智能是依据工作者所提供的数值化数据来进行计 算处理的。1994年6月底到7月初，IEEE神经网络委 员会召开了IEEE首次国际计算智能大会。这次会议首 次将计算、人工神经网络和模拟系统这三个领域合并 在一起，形成了“计算智能”这个统一的技术范畴。
计算智能所包含的领域
模糊系统（Fuzzy System，FS） 模糊计算通过对人类处理模糊现象的认知能力
的认识，用模糊集合和模糊逻辑去模拟人类的智 能行为。它是一种精确处理不精确不完全信息的 方法。
计算智能（Computational Intelligence）
总结 计算智能，就是借鉴仿生学思想，基于生 物体系的生物进化、细胞免疫、神经网络等某 些机制，用数学语言抽象描述的计算方法。是 基于数值计算和结构演化的智能，是智能理论 发展的高级阶段。计算智能有着传统的人工智 能无法比拟的优越性，它的最大特点是不需要 建立问题本身的精确模型。
CI概念的积极意义在于促进了基于计算的或基于计算和基于 符号物理相结合的各种智能理论、模型、方法的综合集成， 解决更复杂问题
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能（Computational Intelligence，CI）
三层次智能关系 从复杂性来看：BI>AI>CI; 从所属关系来看：AI是CI到BI的过渡，因为AI中除计 算算法之外，还包括符号表示及数值信息处理。模糊 集合和模糊逻辑是CI到AI的过渡。
CI的根本性质
对象特征：非线性和不确定性的问题 基石：人工神经网络 实现途径：数值计算
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能的研究方法
基础：模型、算法、实验 模型
符号系统及其对象是具有以下特征的数学模型 ➢符合模型的严格定义而又非常具体 ➢兼有生物学背景知识
LOGO
软计算：人工神经网络、进化计算、模糊集理论——非精确 算法，即便是对象模型和边界条件不够精确和完整也能够得 出合理的解，CI本质上讲属于软计算。
硬计算：精确、严格的计算，要求系统的精确模型参数和严 格的边界条件。
计算智能的特点
计算智能（Computational Intelligence，CI）
什么是计算智能？
计算智能（Computational Intelligence，CI）
定义
借鉴仿生学思想，基于生物体系的生物进化、细胞网络的机 制，用数学语言抽象描述的计算方法，用以模仿生物体系和 人类的智能机制。
J.C.Bezdek：一个系统是计算智能的，当它仅处理低层次的 数据信息，具有模式识别原件，没有使用AI意义上的知识。
描述某一智能行为
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能的研究方法
算法
以计算理论、计算技术和计算工具研究对象模型的 核心CI研究对象是具有以下特征的数学模型
特征：具有计算功能的算法，一般应具有数值构造 性、迭代性、收敛性、稳定性和实效性
➢ 数值构造性：解是由数值量构造的 ➢ 迭代性：计算公式上表现为递推，理论上表现为动力学
重要特征
适应性运算能力 计算的容错能力 人脑的计算速度 与人脑一样决策和思维的正确率
重要特征（共识）
CI与AI不同，CI主要依赖的是生产者提供的数字材料，而不 是依赖于知识，主要借助于数字计算方法 CI的内容本身具有明显的数值计算信息处理特征 CI强调用“计算”的方法来研究和处理智能问题
功能，运用大量的处理部件，由人工方式构造的 网络系统。 进化计算（Evolution Computing，EC）
进化计算是采用简单的编码技术来表示各种复 杂的结构，并通过简单的遗传操作和优胜劣汰的 自然选择来指导学习和确定搜索的方向。主要包 括三个分支：遗传算法、进化规划、进化策略。
计算智能（Computational Intelligence）
程序设计是实验环境建设的核心问题 程序设计的依据是算法
➢ 数学算法：面向问题，数据在于表示 ➢ 程序算法：面向计算机，数据在于存储 ➢ 经过数据存储逻辑结构的选择，由数学算法得到程序算
法
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能所包含的领域
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN） 人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和
性质，算法实现上表现为循环 ➢ 收敛性：算法结束于稳定的结果上（能够找到解） ➢ 稳定性：初始误差在迭代过程中可以得到控制 ➢ 实效性：在有限的存储空间和有效的运算时间内得到有
意义的计算结论
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能的研究方法
实验
对算法的有效性、实效性以及效果性能评价，在许 多情况下是借助于实验来进行的，甚至难以用理论 分析来替代的
BI⊃AI⊃CI
模糊集表示和 模糊逻辑技术
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能（Computational Intelligence，CI） 三层次智能关系——另一种观点
AI和CI是不同的范畴，虽然它们之间有部分重合， 但CI是一个全新的学科领域
无论是生物智能还是机器智能，CI都是最核心部分， 而AI是外层
计算智能的提出
▪ 美国学者J.C.Bezdek 1992年在（Approximate
Reasoning）学报上首次阐述了“计算智能”
（Computational Intelligence，CI）的定义：
计算智能是依据工作者所提供的数值化数据来进行计 算处理的。1994年6月底到7月初，IEEE神经网络委 员会召开了IEEE首次国际计算智能大会。这次会议首 次将计算、人工神经网络和模拟系统这三个领域合并 在一起，形成了“计算智能”这个统一的技术范畴。
计算智能所包含的领域
模糊系统（Fuzzy System，FS） 模糊计算通过对人类处理模糊现象的认知能力
的认识，用模糊集合和模糊逻辑去模拟人类的智 能行为。它是一种精确处理不精确不完全信息的 方法。
计算智能（Computational Intelligence）
总结 计算智能，就是借鉴仿生学思想，基于生 物体系的生物进化、细胞免疫、神经网络等某 些机制，用数学语言抽象描述的计算方法。是 基于数值计算和结构演化的智能，是智能理论 发展的高级阶段。计算智能有着传统的人工智 能无法比拟的优越性，它的最大特点是不需要 建立问题本身的精确模型。
CI概念的积极意义在于促进了基于计算的或基于计算和基于 符号物理相结合的各种智能理论、模型、方法的综合集成， 解决更复杂问题
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能（Computational Intelligence，CI）
三层次智能关系 从复杂性来看：BI>AI>CI; 从所属关系来看：AI是CI到BI的过渡，因为AI中除计 算算法之外，还包括符号表示及数值信息处理。模糊 集合和模糊逻辑是CI到AI的过渡。
CI的根本性质
对象特征：非线性和不确定性的问题 基石：人工神经网络 实现途径：数值计算
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能的研究方法
基础：模型、算法、实验 模型
符号系统及其对象是具有以下特征的数学模型 ➢符合模型的严格定义而又非常具体 ➢兼有生物学背景知识
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