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第四章计算智能(1)讲解

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计算智能综述PPT幻灯片

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》课件

《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

第4讲计算智能
第4讲 计算智能
2019/2/19
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。
2019/2/19 5
神经元的M-P模型
2019/2/19
6
激活函数(Activation Function)
• 激活函数 —— 执行对该神经元所获得的网 络输入的变换，也可以称为激励函数、活 化函数： o=f（net） • 1、线性函数（Liner Function）
f（net）=k*net+c
o c o net
tion)
γ
f（net）= k*net -γ
if net≥θ if |net|<θ if net≤-θ
• γ>0为一常数，被称为饱和值，为该神经元 的最大输出。
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8
2、非线性斜面函数（Ramp Function）
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BP网络的基本结构
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确定BP网络的拓扑结构
• 在开始训练之前，需要确定网络的拓扑结构：出 入层神经元的个数、隐含层神经元的层数及每一 层神经元的个数、输出层神经元的个数。 • 对训练样本中的每一属性的值进行归一化，使其 值落在（0，1）区间，有助于加快学习过程。 • 对于离散的属性值，要进行合适的编码。 • BP网一般都选用二级网络。 • 实验表明：增加隐藏层的层数和隐藏层神经元个 数不一定总能够提高网络精度和表达能力。

人工智能第4章 计算智能(1)

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)

第4讲计算智能

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
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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

人工智能课程教学大纲

人工智能课程教学大纲

《人工智能》课程教学大纲课程代码：H0404X课程名称：人工智能适用专业：计算机科学与技术专业及有关专业课程性质：本科生专业基础课（学位课）主讲教师：中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所蔡自兴教授总学时：40学时（课堂讲授36学时，实验教学4学时）课程学分：2学分预修课程：离散数学，数据结构一. 教学目的和要求：通过本课程学习，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。

人工智能涉及自主智能系统的设计和分析，与软件系统、物理机器、传感器和驱动器有关，常以机器人或自主飞行器作为例子加以介绍。

一个智能系统必须感知它的环境，与其它Agent和人类交互作用，并作用于环境，以完成指定的任务。

人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。

这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。

此外，人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决甚至无法解决的问题。

这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。

通过学习，学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。

二. 课程内容简介人工智能的主要讲授内容如下：1.叙述人工智能和智能系统的概况，列举出人工智能的研究与应用领域。

2.研究传统人工智能的知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、问题归约法谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。

3.讨论高级知识推理，涉及非单调推理、时序推理、和各种不确定推理方法。

4.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述计算智能的基本知识，包含神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命诸内容。

《计算智能1教学》课件

《计算智能1教学》课件
3 机器学习基础
介绍机器学习基础技术，包括分类、回归、聚类和降维等，以及常见的机器学习算法。
进阶应用
图像识别
介绍图像识别的基本概念和发展历程，讲解常见的 图像识别应用场景和比较流行的算法。
语音识别
介绍语音识别的基本概念和发展历程，讲解常见的 语音识别应用场景和比较流行的算法。
自然语言处理
介绍自然语言处理的基本概念和发展历程，讲解常 见的自然语言处理应用场景和比较流行的算法。
计算智能1教学PPT课件
从人工智能到深度学习，本课程将带你领略人工智能技术的最前沿。我们将 会探讨这些技术的基本原理以及它们的最新应用，帮助你了解计算智能编程 的基础知识。
概述
课程简介
介绍人工智能的基本概念和它在科技领域的进展， 讲解计算智能的基础部件和计算认知的重要性。
机器学习基础
介绍机器学习基础技术，包括分类、回归、聚类和 降维等，以及常见的机器学习算法。
推荐系统
介绍推荐系统的基本概念和发展历程，讲解常见的 推荐系统应用场景和比较流行的算法。
实践案例
1
简单的机器学习案例
用简单的机器学习算法来解类等。
基于深度学习的图像识别案例，包括分
类、定位、检测和分割等。
3
语音识别案例
介绍基于深度学习的语音识别应用案例，
发展前景
展望计算智能技术未来的发展方向和前景，分析未来计算智能领域的热门方向。
学习资源推荐
介绍部分优秀的学习资源，包括论文推荐、课程推荐、工具推荐等。
深度学习基础
介绍神经网络和深度学习的基本概念，包括卷积神 经网络、循环神经网络等，以及它们的应用领域。
人工智能基础
1 人工智能的概念和发展
从人工智能的初衷到目前的发展历史，介绍人工智能的起源、发展阶段和未来前景。

计算智能

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。

04计算智能(1)

04计算智能(1)

w11 w1m
y1
络具有递阶分层 结构，由同层神 经元间不存在互 连的层级组成， 如图4.5。 按照层次实现单 向链接流通。
yn
输入层
隐层
图4.5 前馈网络
输出层
14
4.2 神经计算
人工神经网络的主要学习算法
指导式（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。 非指导式（无师）学习算法：不需要知道 期望输出，输入数据自动地适应连接权， 以便按相似特征把输入模式分组聚集。 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）。
15
4.2 神经计算
人工神经网络的典型模型
表 4.2 模型名称 AG SG ART-I DH CH BAM AM ABAM CABAM FCM LM DR LAM 有师或无师 无 无 无 无 无 无 无 无 无 无 有 有 有 人工神经网络的典型模型 学习规则 Hebb 律 Hebb 律 竞争律 Hebb 律 Hebb/竞争律 Hebb/竞争律 Hebb 律 Hebb 律 Hebb 律 Hebb 律 Hebb 律 Hebb 律 Hebb 律 正向或反向传播 反向 反向 反向 反向 反向 反向 反向 反向 反向 反向 正向 正向 正向 应用领域 数据分类 信息处理 模式分类 语音处理 组合优化 图象处理 模式存储 信号处理 组合优化 组合优化 过程监控 过程预测，控制 系统控制

-1 (c)
x
(b)
图4.3 神经元中的某些变换（激发）函数 (a) 二值函数 (b) S形函数 (c) 双曲正切函数
11

人工智能及其应用蔡自兴第四版-PPT文档资料

人工智能及其应用蔡自兴第四版-PPT文档资料
7
4.2 神经计算 4.2.1 人工神经网络研究的进展
1943年麦卡洛克和皮茨提出神经网络模型 （称为MP模型）的概念。 20世纪60年代威德罗和霍夫提出自适应线性 元件。 60年代末期至80年代中期，整个神经网络研 究处于低潮。 80年代后期以来，人工神经网络研究得到复 苏和发展，在模式识别、图象处理、自动控 制等领域得到广泛应用。
4.1 概述
计算智能与人工智能的 区别和关系
输入 复杂性 层次 人类知识 (＋)传感输入
知识 (＋)传感数据 计算 (＋)传感器
BNN
BPR
BI
B－生物的
复 杂 性
ANN
APR
AI
A－符号的
CNN
CPR
CI
C－数值的
5
4.1 概述
上图由贝兹德克于 1994 年提出，表示 ABC与 神经网络（ NN ）、模式识别（ PR ）和智能 （I）之间的关系 A－Artificial，表示人工的（非生物的）； B－Biological， 表示物理的＋化学的＋（？）＝生物的； C－Computational，表示数学＋计算机 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。
6
4.1 概述
定义 1 ：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； （4）误差率与人相近，
则该系统就是计算智能系统。 定义 2 ：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。
J ( W ) W ( k ) y ( k ) hj j h W k hj

智能计算导论课件 第一讲(计算智能导论)

智能计算导论课件 第一讲(计算智能导论)

人工智能的萌芽（56年以前）
人工智能的诞生（56-61年）
人工智能的发展（61年后）
人工智能的萌芽阶段
亚里斯多德(Aristotle 384-322 BC)，主要贡献为形而上 学(metaphysics)和逻辑学两方面的思想。 亚氏在逻辑主要成就包括主谓命題(statement in subject-predicate form)及关于此类命題的逻辑推理方 法，特別是三段论证(syllogism)。
Turing图灵与人工智能
1950年，图灵来到曼彻斯特大学任教，并被指定 为该大学自动计算机项目的负责人。就在这年10 月， 他的又一篇划时代论文《计算机与智能》 发 表。这篇文章后来被改名为《机器能思维吗？》
Can a machine think？
图灵试验
试图通过让机器模仿人回答某些问题，判断它是否具备智 能。图灵试验采用“问”与“答”模式，即观察者通过控 制打字机向两个试验对象通话，其中一个是人，另一个是 机器。要求观察者不断提出各种问题，从而辨别回答者是 人还是机器。 图灵指出：“如果机器在某些现实的条件下，能够非常好 地模仿人回答问题，以至提问者在相当长时间里误认它不 是机器，那么机器就可以被认为是能够思维的。” 从表面上看，要使机器回答按一定范围提出的问题似乎没 有什么困难，可以通过编制特殊的程序来实现。然而，如 果提问者并不遵循常规标准，编制回答的程序是极其困难 的事情。
“深蓝”的技术指标： 32个CPU 每个CPU有16个协处理器 每个CPU有256M内存 每个CPU的处理速度为200万步/秒 每秒行棋速度：卡斯帕罗夫2步，“深蓝”2亿步。
人工智能（AI）伴随着电脑诞生，在风风雨雨 中走过了半个多世纪的艰难历程，已但经是枝繁叶 茂、郁郁葱葱！

计算智能AI_1

计算智能AI_1

计算智能AI_1计算智能AI_1是目前互联网领域中备受关注的热点话题之一。

随着科技的不断发展，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面，成为推动社会进步的重要力量。

本文将着重介绍计算智能AI_1的概念、应用领域以及其对我们生活的影响。

一、计算智能AI_1的概念计算智能AI_1，即人工智能技术在计算机科学领域的应用。

它利用计算机系统模拟人类的智能行为，通过学习和理解数据、提炼规律来实现多样化的任务和决策。

与传统的计算机程序相比，计算智能AI_1能够更加适应不同的环境并从过去的经验和数据中学习，不断改进和优化自己的表现。

二、计算智能AI_1的应用领域1. 自动驾驶技术计算智能AI_1在自动驾驶技术中起到了重要的作用。

通过感知和理解周围环境的能力，计算智能AI_1能够实时分析道路情况、判断行驶安全性，并做出相应的决策。

这使得汽车能够自主地进行加速、刹车、转向等操作，提高了行驶的安全性和效率。

2. 人机对话系统计算智能AI_1在人机对话系统中扮演着重要的角色。

通过自然语言处理技术，计算智能AI_1能够理解人类的语言和意图，回答问题、提供咨询等服务。

这使得人们能够更加便捷地获取信息和完成各项任务。

3. 金融领域在金融领域，计算智能AI_1被广泛应用于风险评估、投资决策、信用评级等方面。

通过对大量的数据进行分析和挖掘，计算智能AI_1能够帮助金融机构准确地评估风险和预测市场走势，为决策提供科学的依据。

4. 医疗健康计算智能AI_1在医疗健康领域的应用也取得了显著成果。

它可以帮助医生进行疾病诊断、辅助手术规划、制定个性化治疗方案等。

同时，计算智能AI_1还能够对患者的健康数据进行实时监测和分析，提前预警并采取相应的措施，为健康管理提供有力支持。

三、计算智能AI_1对我们生活的影响计算智能AI_1的广泛应用已经深刻地改变着我们的生活。

首先，它提高了我们的生产效率。

无论是在工作中还是日常生活中，计算智能AI_1能够帮助我们自动完成繁琐的任务和决策，从而解放出更多的时间和精力。

最新计算智能ppt课件

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；

4计算智能1

4计算智能1
7
4.1概述（续）
ABC及其相关领域的定义
BNN ANN CNN BPR APR CPR BI AI CI
人类智能硬件：大脑 中层模型：CNN＋知识 低层，生物激励模式
人的传感输入的处理 以大脑方式的中层处理 以大脑方式的传感数据处理
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 中层模型：CPR＋知识 对传感数据结构的搜索 人类智能软件：智力 中层模型：CI＋知识 中层数值和语法处理 所有CNN＋模糊、统计和确定性模 型 人类的认知、记忆和作用 以大脑方式的中层认知
22
4.2.3 人工神经网络的结构
ANN的结构是由基本处理单元（人工神经元） 及其互连方法决定的。 人工神经元： 神经元是构成神经网络的最基本单元（构 件）。 人工神经元模型应该具有生物神经元的四个 基本特性。
23
4.2.3 人工神经网络的结构（续）
四个基本特征：




1）神经元是一个多输入（一个神经元的多个树突与多 个其他神经元的神经键相联系）、单输出（一个神经元 只有一个轴索作为输出通道）元件； 2）神经元是一个具有非线性输入输出特性的元件。表 现在只有当来自各个神经键的活动电位脉冲达到一定强 度之后，该神经元的神经键才能被激活，释放出神经化 学物质，发出本身的活动电位脉冲； 3）神经元具有可塑性，表现在其活动电位脉冲的传递 强度依靠神经传递化学物质的释放量及神经键间隙的变 化是可调节的； 4）神经元的输出响应是各个输入综合作用的结果，即 所有输入的累加作用，输入分为兴奋型（正值）和抑制 型（负值）两种。
4 计算智能
4.1概述 4.2神经计算
1
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基础，通过推理进行问 题求解。也即所谓的传统人工智能。 计算智能是以数据为基础，通过训练建立联 系，进行问题求解。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。
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yn
输入层
隐层
图4.5 前馈网络
输出层
14
4.2 神经计算
人工神经网络的主要学习算法
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。 无师学习算法：不需要知道期望输出。 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）。
7
4.2 神经计算

人工神经网络的特性
并行分布处理
非线性映射
通过训练进行学习
适应与集成 硬件实现
8
4.2 神经计算
4.2.2 人工神经网络的结构

-1 X1 X2
W j1 Wj2 · · · W jn
Σ ( )
Yi
Xn
图4.2 神经元模型
9
4.2 神经计算
图4.2中的神经元单元由多个输入xi，i=1,2,...,n 和一个输出y组成。中间状态由输入信号的权 和表示，而输出为
16
4.2 神经计算
续前表：
OLAM FAM BSB Perceptron Adaline/Madaline BP AVQ CPN BM CM AHC ARP SNMF 有 有 有 有 有 有 有 有 有 有 有 有 有 Hebb 律 Hebb 律 误差修正 误差修正 误差修正 误差修正 误差修正 Hebb 律 Hebb/模拟退火 Hebb/模拟退火 误差修正 随机增大 Hebb 律 正向 正向 正向 正向 反向 反向 反向 反向 反向 反向 反向 反向 反向 信号处理 知识处理 实时分类 线性分类，预测 分类，噪声抑制 分类 数据自组织 自组织映射 组合优化 组合优化 控制 模式匹配，控制 语音/图象处理
15
4.2 神经计算
人工神经网络的典型模型
表 4.2 人工神经网络的典型模型 模型名称 AG SG ART-I DH CH BAM AM ABAM CABAM FCM LM DR LAM 有师或无师 无 无 无 无 无 无 无 无 无 无 有 有 有 学习规则 Hebb 律 Hebb 律 竞争律 Hebb 律 Hebb/竞争律 Hebb/竞争律 Hebb 律 Hebb 律 Hebb 律 Hebb 律 Hebb 律 Hebb 律 Hebb 律 正向或反向传播 反向 反向 反向 反向 反向 反向 反向 反向 反向 反向 正向 正向 正向 应用领域 数据分类 信息处理 模式分类 语音处理 组合优化 图象处理 模式存储 信号处理 组合优化 组合优化 过程监控 过程预测，控制 系统控制
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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4.2 神经计算 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。
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）。 人工神经网络应当称为计算神经网络。
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。
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4.1 概述
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，
i j
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4.2 神经计算
递归（反馈）网络:
x1 V1 x2
x1’
在递归网络中，多 个神经元互连以组 织一个互连神经网 络，如图4.4。
x2’ V2
xn 输入
xn’ Vn
输出
图4.4 反馈网络
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4.2 神经计算
反向传播
前馈网络:前馈网
x1 x2
w11 w1m
y1
络具有递阶分层 结构，由同层神 经元间不存在互 连的层级组成， 如图4.5。
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。
2
4.1 概述
什么是计算智能
3
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
BNN
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
4
4.1 概述
A－Artificial，表示人工的（非生物的）；
B－Biological，表示物理的＋化学的＋ （？）＝生物的； C－Computational，表示数学＋计算机

x
0 x

-1 (c)
x
(b)
图4.3 神经元中的某些变换（激发）函数 (a) 二值函数 (b) S形函数 (c) 双曲正切函数
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4.2 神经计算
人工神经网络的基本特性和结构
人工神经网络是具有下列特性的有向图： 对于每个节点 i 存在一个状态变量xi ； 从节点 j 至节点 i ，存在一个连接权系统 数wij； 对于每个节点 i ，存在一个阈值 i； 对于每个节点 i ，定义一个变换函数fi ；对 于最一般的情况，此函数取 f ( wij x j i ) 形式。
y j (t ) f ( w ji xi j )
i 1 n
（4.1）
式中，j为神经元单元的偏置，wji为连接权系 数。 n为输入信号数目，yj为神经元输出，t为 时间，f( )为输出变换函数，如图4.3。
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4.2 神经计算
f(x) 1 0 x0 (a)
f(x) 1
f ( x)
1