下载文档原格式
人工智能算法的应用与研究随着人工智能技术的不断发展，各种智能化应用不断涌现，给人们的生活和工作带来了巨大的变化。
而人工智能算法则是实现这些应用的关键。
本文将探讨人工智能算法的应用与研究现状，并展望其未来的发展趋势。
一、人工智能算法的应用1. 机器学习算法机器学习算法是近年来应用最广泛的人工智能算法之一。
它是通过让计算机学习大量数据来自动改进算法性能的一种方法，主要应用在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
以图像识别为例，通过机器学习算法，可以让计算机学习海量图像数据，识别其中的模式和规律，达到快速准确识别图像的目的。
2. 深度学习算法深度学习算法在人工智能应用中也被广泛应用。
它是通过一系列的神经网络模型，不断地学习和优化，达到对复杂数据进行处理和分析的能力，如自然语言处理、语音识别、图像识别等。
以自然语言处理为例，深度学习算法可以通过对大量的文本数据进行分类和分析，从而识别出文本中的主题、情感等信息。
3. 遗传算法遗传算法是一种利用生命进化规律解决实际问题的算法。
它是通过模拟生物进化过程来寻找最优解，主要应用在优化问题和搜索问题的处理中。
以生产调度为例，遗传算法可以通过遗传变异、交叉等操作，生成不同的调度方案，并通过适应度函数对各个方案进行评估和筛选，最终选出最优方案。
二、人工智能算法的研究1. 模型优化人工智能算法的效果取决于模型的质量。
因此，研究人员一直在努力寻找更好的模型。
例如，在深度学习算法中，研究人员正在研究如何优化神经网络的结构，以提高算法的准确率和泛化能力。
同时，也在努力研究如何进一步提高算法的计算效率和并行处理能力。
2. 算法融合随着人工智能技术的不断发展，各种算法不断涌现，而算法的融合则成为了一个重要的研究方向。
例如，通过将机器学习算法和深度学习算法相结合，可以实现更加准确和快速的数据分析和处理；同时，通过将遗传算法和模拟退火算法等不同的优化算法结合起来，可以解决更加复杂的优化问题。
5-1 简述机器学习十大算法的每个算法的核心思想、工作原理、适用情况及优缺点等。
1）C4.5 算法：ID3 算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。
ID3 算法计算每个属性的信息增益，并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性。
C4.5 算法核心思想是ID3 算法，是ID3 算法的改进，改进方面有：1）用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；2）在树构造过程中进行剪枝3）能处理非离散的数据4）能处理不完整的数据C4.5 算法优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。
缺点：1)在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。
2)C4.5 只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。
2）K means 算法：是一个简单的聚类算法，把n 的对象根据他们的属性分为k 个分割，k < n。
算法的核心就是要优化失真函数J,使其收敛到局部最小值但不是全局最小值。
其中N 为样本数，K 是簇数，rnk b 表示n 属于第k 个簇，uk 是第k 个中心点的值。
然后求出最优的uk优点：算法速度很快缺点是，分组的数目k 是一个输入参数，不合适的k 可能返回较差的结果。
3）朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。
算法的基础是概率问题，分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。
朴素贝叶斯假设是约束性很强的假设，假设特征条件独立，但朴素贝叶斯算法简单，快速，具有较小的出错率。
在朴素贝叶斯的应用中，主要研究了电子邮件过滤以及文本分类研究。
4)K 最近邻分类算法（KNN）分类思想比较简单，从训练样本中找出K个与其最相近的样本，然后看这k个样本中哪个类别的样本多，则待判定的值（或说抽样）就属于这个类别。
人工智能中的模式识别算法研究人工智能，是近些年来备受瞩目的科学领域。
它已经逐渐引领了各个领域的技术创新，像无人驾驶、机器翻译、智能客服等日常生活中已经嵌入了人工智能的应用。
而模式识别，作为人工智能中最为常见的领域之一，是世界各地牛人不断研究的重点。
本文将介绍人工智能中的模式识别算法研究，并深入探讨其应用领域。
一、什么是模式识别？模式识别，即对一系列已知的、或者预先设定的模式，通过自动分析、比对、分类的方式，从中提取出其本质的规律和结构。
在这个过程中，算法需要有效地筛选出模式中关键的特征和属性，以获取更为准确的分类结果。
模式识别常被应用于图像识别、语音识别等领域。
在图像识别领域中，模式识别系统可以自动提取、识别出图片中的物体、形状和颜色等特征，进而实现物体的检测与识别；语音识别中，则可以自动将语音转化成可供计算机处理的文本等形式，方便用户获取所需的信息。
二、人工智能中的模式识别算法作为人工智能中最常用的领域之一，模式识别算法也有着十分大的发展前景。
按照应用场景和数据类型的不同，现有的模式识别算法，可以分为监督式学习和非监督式学习两种类型。
1、监督式学习算法监督式学习算法，即在已知分类标签下，通过训练数据来构建分类模型，以便对未知数据进行分类。
此类算法最为典型的代表就是k-邻近算法和决策树。
k-邻近算法，即将测试数据与已有训练数据进行比对，根据其相似度来确定新数据的分类。
这种算法对数据量较小的情况下效果最佳，但是在遇到样本类别不平衡、特征数据众多等情况下，这种算法就会出现精度问题。
决策树，则是通过树形结构来区别、确定数据的类别。
在训练过程中，算法会依次选择属性来构建决策树，并通过计算每个属性的信息熵来评估分类效果。
这种算法尤其擅长于对含有多属性、大量数据、基础结构不确定的数据进行分类。
2、非监督式学习算法与监督式学习算法不同，非监督式学习算法，也就是在未知分类标签情况下，尝试对数据进行分类。
典型的非监督式学习算法有k-means、高斯混合模型等。
仿生智能计算研究近年来，随着人工智能科学技术的不断发展，越来越多的领域开始应用人工智能算法，并随之出现许多新的高级人工智能技术。
其中，仿生智能计算技术是一种新兴的高级人工智能技术，旨在借鉴自然界生物的智能特性，从而更好地模拟人类智能的发展过程，实现更高效的计算。
仿生智能计算技术的定义仿生智能计算技术是一种模拟生物智能特性的新兴人工智能技术。
人们通过模仿自然界生物的生存方式和行为模式，探索和发现优质的计算算法和技术，以便更好的实现高质量的智能计算。
笔者认为，仿生智能计算技术是一种与众不同的计算技术，它能够更好地模拟生物智能特性，发掘并利用电子技术的先进特性，实现高性能的计算。
仿生智能计算技术的研究进展自从仿生智能计算技术被提出，国内外越来越多的研究者投身其中，并取得了一定的研究成果。
目前，仿生智能计算技术的研究内容主要包括：遗传算法、神经网络、模糊逻辑、群智能等方面。
其中，遗传算法是一种基于自然选择和遗传学生物演化理论，作为生物演化基础的计算智能技术。
通过模拟生物的遗传变异、交叉、适应度、选择等基本过程，并以此来优化求解问题。
该技术已经被广泛应用于优化、机器学习等其他领域，并得到了很好的效果。
而神经网络则是一种可以模拟大脑神经元运作特性的计算技术，在模仿人类思维和感知过程方面具有不可替代的优势。
它通过基于感知，学习各种规则并应用到新的数据中。
目前，神经网络在语音处理、图像识别、自然语言处理等方面的应用领域都取得了很好的成效。
另外，模糊逻辑是一种能够处理模糊数据，进行模糊推理的计算技术。
它能够在不确定的环境中合理推断和决策，较好地解决了传统逻辑的缺陷和局限性，应用广泛。
群智能则是一种基于人工社会行为模式，探究群体智能问题的技术。
它利用多个个体之间的分布计算力，集成群体的智能，从而达到智能优化的目的。
结合以上介绍，我们发现，仿生智能计算技术将自然生物与信息技术融为一体，借鉴自然界的生物特性，以便更好地创造出有生命力的新类型的智能计算。
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。
智能计算概述智能计算概述1. 引言智能计算是一种利用技术和算法进行复杂数据处理和决策的计算方法。
随着技术的迅猛发展，智能计算在各个领域得到了广泛应用，并取得了显著的成果。
本文将对智能计算的概念、特点及其应用领域进行简要介绍。
2. 智能计算的概念智能计算是指利用技术和算法对复杂问题进行计算和决策的方法。
智能计算通过模拟人类的思维和推理过程，利用计算机处理大规模的数据、分析问题的复杂性，并提供相应的解决方案。
3. 智能计算的特点智能计算具有以下几个特点：3.1 自动化智能计算能够自动地对给定的问题进行处理和分析，不需要人工干预。
通过建立合适的模型和算法，智能计算能够自动地从大量的数据中提取有用的信息，帮助人们做出正确的决策。
3.2 学习能力智能计算具有学习能力，可以通过分析已有的数据和经验，自动地提取、建立和更新模型。
通过不断的学习和调整，智能计算可以逐渐提高自己的处理能力和准确性。
3.3 适应性智能计算能够根据不同的应用场景和需求进行自适应。
它可以根据实际的情况来选择和调整合适的算法、模型和参数，以达到最优的计算效果。
3.4 可解释性智能计算能够给出对问题的解释和理由。
它不仅能够给出结果，还能够解释为什么会得到这样的结果。
通过分析和解释，人们可以更好地理解和应用智能计算的结果。
4. 智能计算的应用领域智能计算具有广泛的应用领域，下面将介绍几个典型的应用领域：4.1 图像识别智能计算可以通过分析和处理图像数据，实现图像识别的功能。
利用深度学习等技术，智能计算可以非常准确地识别和分类图像中的物体、人物和场景，广泛应用于安防监控、医学影像分析等领域。
4.2 自然语言处理智能计算可以对自然语言进行处理和分析，实现自动的语义理解和文本。
通过利用自然语言处理技术，智能计算可以实现智能客服、智能翻译、智能问答等应用，极大地提高了人们的工作效率和生活质量。
4.3 数据分析与预测智能计算可以对大量的数据进行分析和预测，帮助人们发现数据中的规律和趋势。
人工智能算法简介第一点：人工智能算法的定义与发展人工智能算法，是指使计算机模拟、扩展人类智能的算法的总称。
它主要涉及机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的算法。
人工智能算法的发展，可以追溯到20世纪50年代。
当时，科学家们提出了“人工智能”这个概念，并开始研究如何让计算机拥有人类智能。
此后，随着计算机技术的不断进步，人工智能算法也得到了快速发展。
在我国，人工智能算法的研究和应用也取得了显著成果。
近年来，国家大力支持人工智能产业的发展，为人工智能算法的研究提供了良好的环境。
我国的人工智能算法不仅在学术界取得了重要突破，还在产业界得到了广泛应用。
例如，在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域，我国的人工智能算法已经达到了国际领先水平。
人工智能算法的核心目标是让计算机能够自主学习、推理和解决问题。
其中，机器学习是人工智能算法的基础。
机器学习通过训练数据和算法模型，使计算机能够从数据中学习规律，进而做出预测或决策。
深度学习是机器学习的一个分支，它利用神经网络模型在大数据中自动提取特征，目前已经在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果。
第二点：人工智能算法的应用与挑战人工智能算法在各个领域的应用日益广泛，已经改变了我们的生活方式。
在医疗领域，人工智能算法可以帮助医生诊断疾病、制定治疗方案；在金融领域，人工智能算法可以用于风险评估、欺诈检测等；在交通领域，自动驾驶技术基于人工智能算法，有望解决交通拥堵问题。
然而，人工智能算法也面临着一些挑战。
首先，数据隐私是一个重要问题。
人工智能算法需要大量数据进行训练，但这也可能导致用户隐私泄露。
其次，人工智能算法的可解释性也是一个挑战。
目前，很多人工智能算法，尤其是深度学习算法，像一个“黑箱”，其内部决策过程难以解释。
这可能导致人们对算法的信任度降低，影响其在一些关键领域的应用。
此外，人工智能算法还面临伦理和道德问题。
例如，在自动驾驶领域，如何确保算法在紧急情况下做出正确的决策，避免造成伤害，是一个亟待解决的问题。
基于分布式系统的智能决策算法研究第一章绪论随着物联网技术的发展和智能化的推进，智能决策算法在各领域的应用也越来越广泛。
传统的算法往往是单机执行，对于大规模数据的处理无能为力。
而分布式系统可以将数据存储在多台服务器中，分别进行计算和处理，大大提高了算法的效率和准确性。
因此，基于分布式系统的智能决策算法研究具有非常广阔的发展前景和重要意义。
本文将从分布式系统的概念、智能决策算法的研究现状和分布式系统在智能决策算法中的应用等几个方面进行深入探讨。
第二章分布式系统的概念分布式系统是由多个独立的计算机节点组成的系统，这些节点通过网络互相通信和协作，共同完成一项任务。
分布式系统最主要的目的是提高系统的可靠性、可用性和扩展性。
由于分布式系统下每个节点的处理能力和存储能力都可以独立增加，所以分布式系统可以很好地应对大规模数据的处理和应用。
分布式系统有很多种实现方式，其中比较常见的有：计算农场、集群和云计算等。
计算农场多用于分布式计算的各种应用中，实现方式简单；集群则是运用局域网技术使若干台计算机共同完成一个任务；云计算则是将服务器资源统一管理，提供给用户使用，分布式系统的实现方式更加灵活。
第三章智能决策算法研究现状智能决策算法指的是基于数据挖掘、机器学习等技术，通过对已有数据的分析和处理，预测和优化未来的决策过程。
目前，智能决策算法已经广泛应用于金融、航空、医疗等各个领域。
例如，在金融领域中，智能决策算法可以对投资决策进行预测和优化；在航空领域中，智能决策算法可以对航班运行情况进行实时监控和管理。
目前，智能决策算法主要包括分类算法、聚类算法、关联规则算法和神经网络算法等。
这些算法的实现过程和效果都会受到分布式系统的影响。
第四章分布式系统在智能决策算法中的应用分布式系统可以很好地解决智能决策算法中数据处理和存储的问题。
例如，对于大规模数据的处理，分布式系统可以将数据分布到各个计算节点进行并行处理，从而大大提高算法的效率和准确性；对于数据存储，分布式系统可以将数据备份到多台计算机中，提高数据的可靠性和可用性。
人工智能算法的解释性与可解释性研究人工智能（Artificial Intelligence, AI）的发展日益迅猛，为我们的生活和工作带来了极大的便利和创新。
然而，随着人工智能技术应用的普及，其黑盒化问题逐渐引起了人们的关注。
在某些情况下，人们难以理解和解释人工智能算法的决策过程，这给人们对人工智能的信任和接受性带来了困扰。
因此，人工智能算法的解释性与可解释性研究成为了一个热门的领域。
解释性与可解释性是指在人工智能算法运行过程中，能够清晰地解释算法的决策原理、背后的原因、影响因素等信息。
解释性算法是基于传统机器学习、统计学习等技术实现的，它们在算法运行的过程中产生明确的解释，通过数据、模型内部参数等方式来解释算法的决策过程。
可解释性算法旨在提供决策的透明性，使用户能够了解决策是如何得出的。
因此，解释性与可解释性算法对于用户来说是非常重要的。
在实际应用中，解释性与可解释性算法有着广泛的应用场景。
比如，在医疗领域，当人工智能算法用于诊断和治疗决策时，解释性与可解释性算法可以解释决策的依据，帮助医生理解和验证算法的决策是否正确。
在金融领域，解释性与可解释性算法可以帮助客户了解金融决策的原因和依据，增加用户对算法决策的信任。
在司法领域，解释性与可解释性算法可以解释判决的依据，提高公正与合理。
在自动驾驶领域，解释性与可解释性算法可以向乘客解释自动驾驶车辆做出的决策，增加他们对自动驾驶技术的信任。
因此，解释性与可解释性研究对于提高人工智能算法的使用效果和推广应用具有重要的意义。
目前，研究者们对于人工智能算法的解释性与可解释性进行了广泛的探索和研究。
一方面，他们尝试通过设计新的算法模型来增强算法的解释性和可解释性。
例如，利用规则生成、符号推理等方法，可以将黑盒模型转化为可解释性模型，从而提供决策的原因和依据。
另一方面，研究者们还通过可视化技术和交互方式来展示算法的决策过程和特征重要性。
例如，通过可视化算法对于特定任务的决策过程，可以帮助用户理解算法是如何从输入数据到输出结果的。
－３－研究与探索２００９１２计算智能主要算法研究田晓艳中国人民武装警察部队学院，河北廊坊，０６５０００【摘要】【关键词】本文介绍了计算智能及其四种主要算法：人工神经网络、模糊算法、进化算法、蚁群算法。
详细描述了每个算法的生物学基础、计算原理及其特点，以及基于每个算法的优化设计，并对它们已有的成果及在工程应用中所存在问题作简要的讨论。
最后总结了四种算法的优势并预测了计算智能的发展趋势。
计算智能人工神经网络模糊算法进化算法蚁群算法一、概述二、计算智能的主要算法计算智能，广义的讲就是借鉴仿生学思想，基于生物体系的生物进化、细胞免疫、神经细胞网络等某些机制，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，它的最大特点就是不需要建立问题本身的精确模型，非常适合于解决那些因为难以建立有效的形式化模型而用传统的人工智能技术难以有效解决、甚至无法解决的问题。
从方法论的角度和现在的研究现状，计算智能的主要算法有：人工神经网络、模糊算法、进化算法、模拟退火、忌搜索算法、ＤＮＡ软计算、人工免疫系统、蚁群算法、粒子群算法、多代理（Ａｇｅｎｔ）系统等。
本文对计算智能的四种算法：人工神经网络、模糊计算、进化计算、蚁群算法的生物学基础、计算原理及其特点作一个简单的综述，并对它们已有的成果及工程应用与存在问题作简要的讨论。
计算智能是在神经网络、进化计算及模糊系统这［１］三个领域发展相对成熟的基础上形成的一个统一概念。
其中，神经网络是一种对人类智能的结构模拟方法，它是用于人工神经网络系统去模拟生物神经系统的智能机理的；进化运算是一种对人类智能的演化模拟方法，它是用进化算法去模拟人类智能的进化规律的；模糊计算是一种对人类智能的逻辑模拟方法，它是用模糊逻辑去模拟人类的智能行为的。
（１）神经网络的生物学基础神经系统的基本构造是神经元（神经细胞），它是处理人体内各部分之间相互信息传递的基本单元。
每个神经元都由一个细胞体，一个连接其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它较短分支——树突组成。
轴突的功能是将本神经元的输出信号（兴奋）传递给别的神经元。
其末端的许多神经末梢使得兴奋可以同时传送给多个神经元。
树突的功能是接受来自其它神经元的兴奋。
神经元细胞体将接受到的所有信号进行简单处理（如加权求和，即对所有的输入信号都加以考虑且对每个信号的重视程度——体现在权值上——有所不同）后由轴突输出。
［２］１、人工神经网络研究与探索２００９１２（２）人工神经网络描述人工神经网络系统（ＡＮＮ）是通过对大量人工神经元的广泛并行互联所形成的一种人工网络系统，用于模拟生物神经系统的结构和功能。
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。
网络的拓扑结构和各神经元之间的连接权值是由相应的学习算法来确定的。
算法不断地调整网络的结构和神经元之间的连接权值，一直到神经网络产生所需要的输出为止。
通过这个学习过程，人工神经网络可以不断地从环境中自动地获取知识，并将这些知识以网络结构和连接权值的形式存储于网络之中。
几种典型的ＡＮＮ为：多层感知网络、竞争型神经网络、Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络。
人工神经网络的特点是具有良好的自学习、自适应和自组织能力，以及人规模并行、分布式信息存储和处理等，这使得它非常适合于处理那些需要同时考虑多个因素的、不完整的、不准确的信息处理问题。
但应该看到，在神经网络的设计过程中，对各种参数的设置及网络结构的确定等都带有很强的经验性，无完整的理论可循，其规模也远未达到人脑所具有的上百亿个神经元的规模。
而且，人工神经网络是基于脑模型的，它的研究受到脑科学研究成果的限制，在没有对人脑的思维规律和认知过程有一个清楚的了解之前，很难真正实现对人脑的模拟。
（３）基于人工神经网络的优化设计随着人工神经网络理论的日趋成熟，基于人工神经网络优化应用研究也取得了突破性进展，范围正在不断扩大，主要在以下几个方面优化应用：①信号处理方面人工神经网络技术被广泛地应用于信号处理，如能分别对通讯、语音、心电和脑电信号进行处理分类、目标检测、杂波去噪或畸变波形的恢复、雷达回波的多目标分类、运动目标的速度估计、多目标跟踪等。
②模式识别方面包括文字识别、语音识别、图像识别、语音合成、声纳或雷达目标识别、地震波形识别、时变信号识别及多维模式识别等。
目前已成功应用于手写字符、汽车牌照、指纹和声音识别。
③自动控制方面目前，神经网络方法已经覆盖了控制理论中的绝大多数问题，主要有系统建模与辨识、ＰＩＤ参数整定、极点配置、内模控制、优化设计、预测控制、最优控制、自适应控制、滤波与预测容错控制、模糊控制和学习控制等。
（１）模糊计算描述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，可以比较自然地处理人的概念，即利用模糊规则，通过模糊化和反模糊化方便实现模糊推理。
模糊逻辑本身并不模糊，而是用来对“模糊”进行处理以达到消除模糊的逻辑。
模糊计算最大特点是用它可以自然地处理人类的概念。
主要应用有：模糊控制、模糊决策、模糊模式识别、模糊综合评判、模糊聚类分析、模糊建模等。
由于输入、输出均为实型变量，所以特别适用于工程应用系统。
模糊计算的知识表达易于理解，但难于利用数值信息，自学习能力较差。
目前，关于模糊控制自适应、自学习、自组织策略研究颇多，但现场真正成功应用的很少，亟待技术实用化研究。
（２）基于模糊计算的优化设计工程设计存在大量的模糊信息，如：设计标准的模糊性、设计准则（规范）的模糊性、外部环境作用的模糊性等。
由于模糊信息不能用准确的数量来表达，必须用模糊计算的方法来处理，包括：模糊变量、模糊约束、模糊目标函数、模糊推理计算等。
模糊优化设计包括三个方面的内容：①模糊优化设计方法；②自适应模糊优化系统模型；③模糊专家系统。
最典型的基于模糊计算的优化设计应用是模糊逻辑在火灾监控系统中的应用。
传统监控系统的一个主要缺点是利用单一传感器来监控单一监控点，由于传感器内部品质和系统外部噪声的影响使得系统的可靠性不理想。
而多传感器数据融合技术可以改善单一传感器信息的局部性和片面性，克服传感器自身品质、２、模糊算法－４－－５－研究与探索２００９１２性能和噪声带来的影响。
可见监控系统是一类典型的不确定性问题。
模糊逻辑是处理不确定性问题的基本数学工具。
我们可以用数据融合技术把互相独立的传感器变为互相联系的整体，增加信息的冗余度，然后利用模糊逻辑把数据很好地融合在一起，最终大大提高系统的可靠性，降低系统的虚警率。
（１）进化计算的生物学基础进化是自然界最为壮丽的过程。
进化的自然法则是过度繁殖、生存斗争、遗传和变异、优胜劣汰、适者生存。
这一法则的选择结果就是物种的优化。
进化过程也是自然界的优化过程。
进化计算是模仿自然界进化过程的计算方法。
该方法无须明确描述问题的全部特征，只需根据自然法则来产生新的更好的解。
（２）进化计算描述进化计算采用简单的编码技术表示各种复杂的结构，并通过对一组编码表示进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择策略来指导学习和确定搜索方向。
通过对群体进行复制、杂交和变异等遗传操作来进行学术研究。
进化算法可以在解空间的不同区域中对多个点进行搜索，它能以很大的概率找到全局最优解而不易陷入局部最优情况。
进化计算的最大特点是对待求解问题本身一无所知，但只要给出了表示方案、适应函数、遗传算子、控制参数、终止准则等内容，算法就可以按不依赖于问题本身的方式对未知空间进行有效的搜索，最后找出问题的解。
进化算法还具有简单、通用、稳健性强、适合于并行处理等特点，及自组织、自适应、自学习等智能特性，已被成功地应用到那些难以用传统的方法进行求解的复杂问题之中。
特别是在系统识别、故障诊断、机器学习及神经网络设计等领域，进化计算已经显示出它的魅力。
然而，作为一个新的、跨学科的研究课题，进化计算的理论研究还有待进一步完善，其中包括基础理论、编码机制、控制参数的选择策略、收敛性分析等等。
（３）基于遗传算法的优化设计进化计算包括遗传算法、进化策略、进化规划和遗传规划。
遗传算法为求解复杂系统优化问题提供一个通用的框架，它不依赖于问题的具体领域，因此基３、进化算法于遗传算法的优化设计广泛存在于很多领域之中。
其主要应用领域有：①函数优化。
函数优化是遗传算法的经典应用领域。
对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题，用其它优化方法较难求解，而遗传算法却可以方便的得到较好的结果。
②组合优化。
对较大规模的组合问题，目前在计算机上用枚举法很难或甚至不可能求出其精确最优解，而遗传算法则较为方便的求得其满意解。
实践证明，遗传算法对于组合优化中的ＮＰ完全问题非常有效。
③生产调度问题。
遗传算法已成为解决复杂调度问题的有效工具，在单件生产车间调度、流水线生产车间调度、生产规划、任务分配等方面都有有效的应用。
④图像处理。
图像处理是计算机视觉中的一个重要研究领域。
遗传算法在图像处理的优化计算如模式识别、图像恢复、图像边缘特征提取等方面都有很好的应用。
（１）蚁群算法的生物学基础其原理可大致描述如下：蚂蚁属于群居昆虫，个体行为极其简单，而群体行为却相当复杂。
相互协作的一群蚂蚁很容易找到从蚁巢到食物源的最短路径，而单个蚂蚁则不能。
此外，蚂蚁还能够适应环境的变化，例如在蚁群的运动路线上突然出现障碍物时，它们能够很快地重新找到最优路径。
人们通过大量的研究发现，蚂蚁个体之间是通过在其所经过的路上留下一种可称之为“信息素”（ｐｈｅｒｏｍｏｎｅ）的物质来进行信息传递的。
随后的蚂蚁遇到信息素时，不仅能检测出该物质的存在以及量的多少，而且可根据信息素的浓度来指导自己对前进方向的选择。
同时，该物质随着时间的推移会逐渐挥发掉，于是路径的长短及该路径上通过的蚂蚁的多少就对残余信息素的强度产生影响，反过来信息素的强弱又指导着其它蚂蚁的行动方向。
因此，某一路径上走过的蚂蚁越多，则后来者选择该路径的概率就越大。
这就构成了蚂蚁群体行为表现出的一种信息正反馈现象。
蚂蚁个体之间就是通过这种信息交流达到最快捷搜索到食物源的目的。
（２）蚁群算法描述蚁群算法就是模拟蚂蚁搜索食物的过程，该算法［３］４、蚁群算法－６－研究与探索２００９１２的思想是：用蚂蚁的行走路线表示待求解问题的可行解，每只蚂蚁在解空间中独立地搜索可行解，解的质量越高，在“行走路线”上留下的信息素也就越多，随着算法的推进，代表较好解的路线上的信息素逐渐增多，选择它的蚂蚁也逐渐增多，最终整个蚁群在正反馈的作用下集中到代表最优解的路线上，也就找到了最优解。
