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人工神经网络 第一讲 计算智能概述

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神经网络第一讲课文档

神经网络第一讲课文档
• 神经元的基本工作机制
– 神经元有两种状态—兴奋和抑制（也不能认为神经元只能
表达或传递二值逻辑信号）
– 当神经元接收到其它神经元经由突触传来的激励信号时，多 个输入在神经元中以代数和的方式叠加。如果叠加总量超
过某个阈值，神经元就会被激发进入兴奋状态，发出 输出脉冲，并由轴突的突触传递给其它神经元。
• 脱机训练往往需要很长时间，为了获得最佳效果，常常要重复试 验多次。
• 网络收敛性的问题。
第10页，共30页。
1.3 人工神经网络的特点
– 总之，ANN是基于人类大脑的结构和功能建立起来的学 科，尽管它只是大脑的低级近似，但它的许多特点和人 类的智能特点类似，有着较强的识别能力和广泛的应用
前景。
第4页，共30页。
1.2 人工神经网络的发展
• 第一次高潮期 — 感知器模型和ANN – 1957年，计算机专家Frank Rosenblatt开始从事感知器
的研究，并制成硬件，通常被认为是最早的神经网络 模型。
– 1959年，两位电机工程师Bernard Widrow和Marcian Haff开发出一种叫作自适应线性单元的网络模型，并描
（阶跃，符号）
1 W *Pb0
Af(W *Pb) 0 W *Pb0
f
f
1
1
n
-1
n
-b
-1
无偏差阈值型激活函数
有偏差阈值型激活函数
第19页，共30页。
2.2 人工神经元模型
－线性函数
A f( W * P b ) W * P b
f
1
n
-1
无偏差线性激活函数
f
1
n
-b
-1
有偏差线性激活函数

智能计算概述 讲义

智能计算概述 讲义

智能计算概述讲义1 简介智能计算是一种计算机技术，它依靠人工智能和机器学习等技术来模拟人类智能行为，让计算机能够更加智能化地处理数据，推断结果并进行自我学习和优化。

智能计算技术被广泛应用于各个领域，如医疗、金融、工业等。

在医疗领域，智能计算能够帮助医生更准确地诊断疾病，提高患者的治疗效果；在金融领域，智能计算能够在处理海量金融数据的同时，帮助银行和金融机构更好地管理风险和进行预测。

2 智能计算的分类智能计算主要包括三种类型：神经网络、模糊逻辑和进化计算。

神经网络是模拟人类大脑神经元间相互连接的模型，可以让计算机进行类似人类的数据处理和学习。

模糊逻辑则是将模糊的概念用数学语言进行表示，从而实现计算机对模糊信息的处理。

进化计算则是借鉴了生命进化机制的思想，通过模拟生命体群体进化的过程来优化解决问题的过程。

3 智能计算的应用在医疗领域，智能计算可用于疾病风险预测、辅助诊断和个性化治疗方案的制定等方面。

例如，可以通过对患者的基因数据进行分析，预测患者是否患有遗传性疾病，并为每个患者提供个性化的治疗方案。

在金融领域，智能计算能够通过分析大量金融数据、市场动态等信息来预测股票、货币等的价格走向，提前评估风险。

同时，智能计算也可以通过分析个人信用记录等信息辅助银行和金融机构进行风险评估和贷款审批。

在工业领域，智能计算技术能够辅助自动化制造，提高生产线的效率和质量。

例如，可以通过数据分析预测设备的故障，及时进行维修，以避免生产线的停滞和影响工作的顺畅。

4 发展趋势随着人工智能和大数据技术的不断发展，智能计算技术也在不断发展和完善。

未来，随着量子计算和生物计算等新技术的出现，智能计算技术也将面临新的发展机遇和挑战。

从目前看，人工智能应用范围已经非常广泛，并且应用效果也非常明显，未来，随着技术的不断进步，智能计算技术将在更多领域得到应用和发展。

第一讲 人工智能与计算智能概述

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

第一讲 人工神经网络的基本知识

第一讲 人工神经网络的基本知识

1.3.2 人工神经元模型
1.3.2 人工神经元模型



一组连接（对应于生物神经元的突触），连接 强度由各连接上的权值表示，权值为正表示激 活，为负表示抑制。 一个求和单元，用于求取各输入信号的加权和 （线性组合). 一个非线性激活函数(作用函数)，起非线性映 射作用并将神经元拘出幅度限制在一定范围内.
课程目的和基本要求



了解人工神经网络的有关研究思想，从中 学习开拓者们的部分问题求解方法。 通过实验进一步体会有关模型的用法和性 能，获取一些初步的经验。 查阅适当的参考文献，将所学的知识与自 己未来研究课题（包括研究生论文阶段的 研究课题）相结合起来，达到既丰富学习 内容，又有一定的研究和应用的目的。

1、控制输入对输出的激活作用； 2、对输入、输出进行函数转换； 3、将可能无限域的输入变换成指定的有 限范围内的输出。
几种常用的作用函数
1、阈值函数．
M-P 模型
几种常用的作用函数
2，分段线性函数
它类似于一个放大系数为1 的非线性放大器，当工作 于线性区时它是一个线性 组合器，放大系数趋于无 穷大时变成一个阈值单元。
1、构成
2、工作过程：树突
轴突
突触 其他神经元
1.3.1 生物神经网

3、六个基本特征：
1）神经元及其联接； 2）神经元之间的联接强度决定信号传递的强弱； 3）神经元之间的联接强度是可以随训练改变的； 4 ）信号可以是起 刺激 作用的，也可以是起 抑制 作用 的； 5 ）一个神经元接受的信号的 累积效果 决定该神经元 的状态； 6)每个神经元可以有一个“阈值”。
第二高潮期（1983~1990） 1982年，J. Hopfield提出循环网络，并 将Lyapunov函数作为网络性能判定的 能量函数，阐明了人工神经网络与动力 学的关系，用非线性动力学的方法来研 究人工神经网络的特性，建立了人工神 经网络稳定性的判别依据，指出信息被 存放在网络中神经元的联接上。

人工智能导论课件第1章人工智能概述

人工智能导论课件第1章人工智能概述

1.6.6 自动程序设计 自动程序设计就是让计算机设计程序。具体来讲，就
是只要给出关于某程序要求的非常高级的描述，计算机就 会自动生成一个能完成这个要求目标的具体程序。所以， 这相当于给机器配置了一个“超级编译系统”，它能够对高 级描述进行处理，通过规划过程，生成所需的程序。但这 只是自动程序设计的主要内容，它实际是程序的自动综合 。自动程序设计还包括程序自动验证，即自动证明所设计 程序的正确性。
但在现有机器上无法实施或无法完成的困难问题，包括 智力性问题中的难题和现实中复杂的实际问题和工程问 题。在这些难题中，有些是组合数学理论中所称的NP（ Nondeterministic Polynomial 非确定型多项式）问题或 NP完全（Nondeterministic Polynomial Complete, NPC ）问题。NP问题是指那些既不能证明其算法复杂度超出 多项式界，但又未找到有效算法的一类问题。而NP完全 问题又是NP问题中最困难的一种问题。
1.1.5 统计智能和交互智能 1. 统计智能（Statistical Intelligence） 利用样例数据并采用统计、概率和其他数学方法
而实现的人工智能称为统计智能。 2. 交互智能（Interactional Intelligence） 通过交互方式而实现的人工智能称为交互智能。
1.2 为什么要研究人工智能
从人脑的宏观心理层面入手，以智能行为的心理模型为依据，将 问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法，模 拟人脑的逻辑思维过程，实现人工智能。
1.5.2 生理模拟，神经计算
从人脑的生理层面，即微观结构和工作机理入手，以智能行 为的生理模型为依据，采用数值计算的方法，模拟脑神经网 络的工作过程，实现人工智能。

第一讲神经网络基本原理ppt课件

第一讲神经网络基本原理ppt课件

人工神经网络基本要素
人工神经网络(简称神经网络)是由人工神经元(简称神经元)互 连组成的网络，它是从微观结构和功能上对人脑的抽象、简化，是模 拟人类智能的一条重要途径，反映了人脑功能的若干基本特征，如并 行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。
人工神经网络（ANN）可看成是以人工神经元为节点，用有向加权 弧连接起来的有向图。
20 世 纪 80 年 代 以 来 ， 人 工 神 经 网 络 （ ANN ， Artificial Neural Network）研究取得了突破性进展。神经网络控制是将神经网络与控制 理论相结合而发展起来的智能控制方法。它已成为智能控制的一个新的 分支，为解决复杂的非线性、不确定、未知系统的控制问题开辟了新途 径。
y 是神经元的输出。
神经元的输出 y=f(w*u+θ )
人工神经网络基本要素 —神经元
可见，神经元的实际输出还取决于所选择的作用函数f(x)。神经元的阈值 可以看作为一个输入值是常数1对应的连接权值。根据实际情况，也可以 在神经元模型中忽略它。关于作用函数的选择将在后面详细讨论。在上述 模型中，w和θ是神经元可调节的标量参数。设计者可以依据一定的学习规 则来调整它。
每个神经元的突触数目有所不同，而且各神经元之间的连接强度 和极性有所不同，并且都可调整，基于这一特性，人脑具有存储信息的 功能。图1.1 生物神经元的结构
人工神经网络基本要素 —神经元
神经生理学和神经解剖学的研究 结果表明，神经元是脑组织的基 本单元，是神经系统结构与功能 的单位。
• 大脑
Brain
在此有向图中，人工神经元就是对生物神经元的模拟，而有向弧则 是轴突—突触—树突对的模拟。有向弧的权值表示相互连接的两个人 工神经元间相互作用的强弱。

第1章 人工智能概述

工智能系统，向大家介绍它是什么类型？能提供哪些服务？有 什么特色？
1.4 智能计算系统
1.4.1 智能计算系统概述
❖1. 智能计算系统
▪ 智能计算系统，是智能的物质载体 ▪ 算法或代码本身并不能构成一个完整的智能体，必
须要在一个具体的物质载体上运行才能展现出智能
▪ 智能计算系统包括
• 硬件部分，集成了通用CPU和智能芯片的异构系统
达特茅斯会议部分当事人于 2006年重聚
（左起：莫尔、麦卡锡、明斯 基、塞弗里奇、所罗门诺夫）
1.1.2 人工智能的历史
❖ 3.人工智能的发展历程
1.1.3 人工智能的学派
❖ 1.符号主义学派 ▪ 符号主义又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派。 ▪ 符号主义认为人工智能源于数理逻辑。 ▪ 符号主义学者在1956年首先采用“人工智能”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年代取得重大发展。 ▪ 符号主义学派代表人物有纽厄尔、西蒙和尼尔逊等。 ▪ 符号主义学派认为人工智能的研究方法应为功能模拟方 法，即通过分析人类认知系统所具备的功能和机能，然 后用计算机模拟这些功能，实现人工智能。
开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被
测试者随意提问，进行多次测试后，如果机
器让平均超过30%的参与者做出误判，不能
图灵
辨别出其机器身份，那么这台机器就通过了
测试，并被认为具有人类智能。
1.1.2 人工智能的历史
❖ 2.达特茅斯会议 1956年，麦卡锡、明斯基、香
农、纽厄尔、西蒙、塞弗里奇、 所罗门诺夫、罗彻斯特、塞缪尔 和莫尔，在美国达特茅斯学院召 开了一次为期两个月的“人工智 能夏季研讨会”，从不同学科角 度探讨了人类各种学习和其他智 能特征的基础，以及用机器模拟 人类智能等问题，并首次提出人 工智能的术语。

人工智能知识：人工智能与神经网络

人工智能知识：人工智能与神经网络人工智能是近年来飞速发展的一门技术，它已经在很多领域展示了强大的应用能力。

其中一项核心技术就是神经网络，它是人工智能进展的催化剂之一。

本文将从什么是人工智能开始，一步步讲解神经网络和人工智能之间的关系，以及神经网络在人工智能中的应用。

一、什么是人工智能人工智能，又称AI(Artificial Intelligence)，是指利用计算机模拟智能行为的一种技术。

人工智能技术的发展，主要是基于计算机硬件和软件环境的不断优化，让计算机能够处理更多的数据，并尽可能准确地分析出数据的规律，从而达到智能化的结果。

人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能两种，弱人工智能是指模仿人类某一行为的人工智能技术，例如语音识别、图像识别等。

而强人工智能则是指能够超越人类智能的人工智能，这种技术目前还没有实现。

二、神经网络是什么神经网络是一种模仿生物神经网络并以此为基础设计的一种人工智能算法。

它是由大量的人工神经元相互连接而成，这些人工神经元包含可调整的权重，通过传递信号和权重进行计算和处理。

这些人工神经元的模型与生物神经元模型有所不同，主要是通过激活函数来完成人工神经元的各种计算。

因此，神经网络被认为是一种模拟人脑的计算模型。

神经网络的训练过程是基于样本的机器学习方法，即通过大量的样本数据来进行优化和训练，最终让神经网络的判别模型更为准确和智能。

神经网络可以实现众多任务，例如分类、回归、聚类等。

三、神经网络与人工智能之间的关系神经网络是人工智能的重要组成部分，利用神经网络可以有效地实现从海量数据中提取出有用信息，并进行智能化分析和判别。

神经网络能够进行自动化处理，通过大数据学习，最终让机器变得更加智能，不断适应复杂的环境和问题。

与传统的人工智能技术相比，神经网络具有以下几个优点：1.可以通过大数据深度学习，自动化地提取出数据中的有用信息2.可以实现复杂的非线性问题的解决3.可以在很大程度上提高人工智能算法的准确性和速度由此可见，神经网络在人工智能领域扮演着非常重要的角色。

第一课 概述 人工神经网络理论及应用 教学课件


生物神经网络特点III——信息与处理合一
大脑对信息的分布存储和并行处理不是相互独立 的，而是相互融合的；即每个神经元都兼有信息 处理和存储功能。
神经元的连接强度的变化，既反映了对信息的记 忆，又与神经元对激励的响应一起反映了信息的 处理；
大脑对信息的提取，是寻找与处理过程的融合 cmp 计算机线寻址再存取
神经网络发展历史：复兴期
标志：1982 Hopfield解决TSP问题 1986 Rumelhart和McClelland BP 计算机的大众化和计算技术的迅速普及 新型神经网络提出
RBFN FNN Hopfield网络 Boltzman机
神经网络应用
在各个行业均有应用，擅长的有： 模式识别 人工智能 控制工程 优化分析和联想记忆 信号处理
神经网络应用——控制工程
完成复杂非线性对象的控制，NN应用包括： 模型辨识 自适应控制：控制器自适应改变 改进PID控制：自动调整PID参数 鲁棒控制 模糊控制：模糊神经控制
神经网络应用——优化计算
用于在大量、复杂的搜索空间内寻找最优解 系统规划 组合优化 智能交通管理 货物调度 航班分配
人工神经网络理论及应用
1. 概述
屈桢深
哈尔滨工业大学
主要内容
引子：神经网络特点 发展历史 应用 模型、结构与学习算法 关于课程
神经网络特点——引子
一小段视频 (“The Matrix”, 1998)；
问题：机器是否能模拟人的思维？ 如果有一天，机器能够模拟人的所有感觉电
信号，并且具有决策判断能力，那么如何定 义“智能？”
神经网络应用——信号处理
主要用于自适应信号处理，NN应用包括 自适应滤波； 自适应编码； 系统辨识(和控制领域交叉)； 故障诊断(和人工智能领域交叉)； 信号估计和特征提取 弱信号检测

计算智能概述

5.1 概述
❖ 5.1.1 什么是计算智能 ❖ 5.1.2 计算智能的产生与发展 ❖ 5.1.3 计算智能与人工智能的关系
1
5.1.1 什么是计算智能
❖ 计算智能（Computational Intelligence，CI）目前还没有一 个统一的的定义，使用较多的是美国科学家贝慈德克 （J.C.Bezdek）从计算智能系统角度所给出的定义:
8
5.2.1 神经计算基础
1. 生物神经系统简介
生物神经系统是人工神经网络的基础。人工神经网络是对人 脑神经系统的简化、抽象和模拟，具有人脑功能的许多基本特 征。
为方便对神经网络的进一步讨论，下面先介绍： (1) 生物神经元的结构 (2) 生物神经元的功能 (3) 人脑神经系统的联结机制
9
(1) 生物神经元的结构
6
❖ 第二种观点是大多数学者所持有的观点，其代表人物是 艾伯哈特（R.C.Eberhart）。他们认为：虽然人工智能与 计算智能之间有重合，但计算智能是一个全新的学科领域， 无论是生物智能还是机器智能，计算智能都是其最核心的 部分，而人工智能则是外层。
❖ 事实上，CI和传统的AI只是智能的两个不同层次，各自 都有自身的优势和局限性，相互之间只应该互补，而不能 取代。
❖ 目前，计算智能的发展得到了国内外众多的学术组织和研究机 构的高度重视，并已成为智能科学技术一个重要的研究领域。 4
5.1.3 计算智能与人工智能的关系
❖ 目前，对计算智能与人工智能的关系有2种不同观点，一种点认为 计算智能是人工智能的一个子集，另一种观点认为计算智能和人工智
能是不同的范畴。
❖ 第一种观点的代表人物是贝慈德克。他把智能（Intelligence，I） 和神经网络（Neural Network，NN）都分为计算的 （Computational，C）、人工的（Artificial，A）和生物的 （Biological,B）3个层次，并以模式识别（PR）为例，给出了下图 所示的智能的层次结构。
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Mcclelland）重新提出了多层网络的误差反向传播算法BP（BackPropagation）。 1987年6月，第一届国际人工神经网络会议在美国召开，宣告了这一 新学科的诞生。 1987年，美国神经计算机专家尼尔森（R. H. Nielsen）提出了对向 传播神经网络（CPN，Counter Propagation Network）
人工神经网络
1 （Artificial Neural Networks, ANN）
裴振奎 peizhk@ 计算机与通信工程学院计算机科学系
教教材材及及参参考考书 书
（1）人工神经网络原理及仿真实例(第2版)，高隽编著，
机械工业出版社
（2）人工神经网络教程，韩力群编著，北京邮电大学出版社 （3）人工神经网络与模拟进化计算(第2版), 阎平凡 、张长水编著
人工智能的研究目标
➢远期目标是建立信息处理的智能理论，制造智能机器。智 能机器是指能够在各类环境中自主地或交互的执行各种拟人 任务，与人的智人类语言，并能够进行学习和推理。
➢近期目标是解决制造智能机器或智能系统相关原理和技术
问题，以实现部分智能。
1977年，Feigenbaum在第五届国际智能联合会议上提出“知识工程”的 概念，人工智能的研究从以基于推理为主的模型转向以基于知识为主的模型 。
1977年，休维特（C. Hewitt）在研究Concurrent Actor Model时就 首次提出了具有自组织性、反应机制和同步执行能力的软件模型，这就是最 初的软件Agent思想。
第三阶段——发展和实用化阶段
以Feigenbaum为首的一批年轻科学家改变了人工智能研究的战 略思想，开展了以知识为基础的专家咨询系统研究与应用。 在20世纪70年代有不少专家系统被研制开发，如麻省理工学院研制的符 号数学专家系统MACSYMA和自然语言理解系统SHRDLU，诊断和治疗 青光眼病的专家系统CASNET，诊断内科疾病的专家系统INTERNIST， 肾脏病专家咨询系统PIP，DEC公司开发的诊断系统VAX，卡内基-梅隆 大学开发的计算机配置专家系统XCON（RI）和XSEL。 1972年，肖特利夫（E. H. Shortliffe）等人开发了医学诊断专家系统 MYCIN， 1972年，吴兹（W. Woods）研制成功了自然语言理解系统LUNAR。 1973年，法国马赛大学教授考尔麦劳厄（A. Colmerauer）的研究小 组实现逻辑式程序设计语言PROLOG（Programming in Logic）。
个体认识客观事物和运用知识解决问题的能力。
特别指出智能是相对的、发展的，如果离开 特定时间说智能是困难的、没有意义的。
人工智能是相对于人的自然智能而言，即通过人工 的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿、延伸和 扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”活动，解决 需要人类专家才能处理的问题。
本质上讲，人工智能是研究怎样让计算机模仿人脑 从事推理、规划、设计、思考和学习等思维活动，解决需要 人类的智能才能处理的复杂问题。简单地讲，人工智能就是 由计算机来表示和执行人类的智能活动。
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 。
1879年，德国逻辑学家费雷治（G. Frege）提出用机械推理的符号表示系统 ，发明了谓词逻辑。
1930年，奥地利数学家歌德尔（K. Godel）证明了一阶谓词的完备性定理。
1974年，沃博斯（P. J. Werbos）在其博士论文中提出在感知机的基础 上加入隐含层的学习算法，有效解决了多层网络中隐含节点的学习问题。
1975年，Minsky创立了框架理论（Frame Theory）
1975，美国密执根大学教授霍兰德（J. H. Holland）提出了遗传算法。
1976年7月，美国的阿佩尔（K. Appel）等用三台大型计算机，用1200 小时的时间，证明了四色定理。
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。
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
1977年，我国的吴文俊院士给出了一类平面几何问题的机械化证明理论， 在计算机上证明了一大批平面几何定理。
1979年，由鲍勃罗夫（D. G. Boborow）采用基于框架的设计，实现了 KRL语言（Knowledge Representation Language）。
第四阶段——知识工程与专家系统
1968年，奎廉（J. R. Quillian）提出了语义网络的知识表示方法， 试图解决记忆的心理学模型，后来Simon等人将语义网络应用于自然 语言理解方面取得了很大的成效。
1969年，Minsky出版了《感知机》一书，该书对感知机进行了深入 分析，并且从数学上证明了感知机功能的局限性，即只能解决一阶谓词 逻辑问题，不能解决高阶谓词问题。同时，还发现有许多模式不能用单 层人工神经网络训练，而多层人工神经网络是否可行还很值得怀疑。因 此，人工神经网络的研究由此进入低潮时期，而专家系统的研究进入高 潮。
1965年，罗伯特（L. G. Roberts）编制了可以分辨积木构造的程序，开 创了计算机视觉的新领域。
同年，美国数理逻辑学家鲁宾逊（J. A. Robinson）提出了与传统演绎法 完全不同的消解法（也称归结原理），掀起了研究计算机定理证明的又一高 潮。
1968年，美国斯坦福大学教授费根鲍姆（E. Feigenbaum）主持开 发出世界上第一个化学分析专家系统DENDRAL，开创以知识为基础的 专家咨询系统研究领域。
清华大学出版社
（4）神经网络模型及MATLAB仿真程序设计,周开利编著,
清华大学出版社
（5）神经网络(英文影印版),Satish Kumar 著, 清华大学出版社
人工智能简介
人工智能这个词看起来似乎一目了然，人制 造的智能，但是要给人工智能这个科学名词下一个 准确的定义却很困难。
智能是个体有目的的行为、合理的思维以及 有效的适应环境的综合性能力。通俗地讲，智能是
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。
1945年，美籍匈牙利数学家冯·诺依曼（J. V. Neumann）提出了以二进制 和程序存储控制为核心的通用电子数字计算机体系结构原理，奠定了现代电子 计算机体系结构的基础。
1946年，美国数学家莫克利（J. W. Mauchly）和埃克特（J. P. Eckert ）研制成功了世界上第一台通用电子数字计算机ENIAC（Electronic Numerical Integrator And Calculator）。
1936年，英国数学家Turing提出了一种理想计算机的数学模型（即图灵机） ；在1950年，他还提出了著名的“图灵测验”，给智能的标准提供了明确的 定义。
1943年，美国神经生理学家麦卡洛（W. McCulloch）和数理逻辑学家匹茨 （W. Pitts）提出了第一个神经元的数学模型（M-P模型），开创了神经科学 研究的新时代。
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
进入90年代，计算机发展趋势为小型化、并行化、网络化、智能 化。人工智能技术逐渐与数据库、多媒体等主流技术相结合，并融合在 主流技术之中，旨在使计算机更聪明、更有效、与人更接近。
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 的绝大部分定理。
1959 年，Minsky和McCarthy在麻省理工学院创建世界上第一个人工智 能实验室。
1959年，McCarthy开发出了著名表处理语言LISP（List Processor） 。IBM公司的格伦特尔（H. Gelernter）研制出平面几何证明程序。
1960年，Simon、Newell和Shaw又一次合作开发了通用问题求解系统 GPS（General Problem Solver）。
1962年，美国工程师威德罗（B. Windrow）和霍夫（E. Hoff）提出了 自适应线性单元Adaline（Adaptive linear element）。人工神经网络 研究的第一次高潮。