PPT《计算智能》

计算智能周春光 吉林大学计算机科学系E-mail: cgzhou@mail.

jlu.edu.cn 目录序篇计算智能

第一章绪论

第一篇 人工神经网络

第二章人工神经网络的基本模型

第三章前馈型神经网络

第四章反馈型神经网络

第五章自组织竞争神经网络

第二篇 模糊系统

第六章模糊数学基础

第七章模糊控制理论

第八章模糊神经网络与模糊神经系统

第三篇 进化计算

第九章遗传算法

第十章遗传算法的数学基础 第十一章 遗传算法的实现技术 第十二章 遗传算法的若干改进研究 第十三章 遗传算法的收敛性 第十四章 用遗传算法解决组合优化问题 第十五章 其它进化算法

第一章 绪论一. 第一台电子计算机问世……难以估量的作用 二. 冯. 诺依曼机的局限性……另辟溪径 三. 智能计算机 1.1 关于计算智能1.2 人工神经网络 1.3 模糊系统 1.4 进化计算 1.5 人工神经网络、模糊系统和进化计算的相 互融合 1.1关于计算智能(Computational Intelligence, CI) 1.1.1 什么是计算智能 1.1.2 计算智能所包含的领域 1.1.1 关于计算智能(Computational Intelligence, CI) 92年,美国学者James首次提出:计算智能(CI)是依靠生产者提供的数字、数据材料进行加工处理,而不是依赖于知识;

人工智能(Artificial Intelligence, AI)则是须用知识进行处理.94年,James在Florida, Orlando, 94IEEEE WCCI会议上又阐述他的观点,智能有三个层次:生物智能(Biological Intelligence, BI)由人脑的物理化学过程反映出来的,人脑是有机物,它是智能的基础. 人工智能(Artificial Intelligence, AI)是非生物的,人造的,常用符号来表示,AI的来源是人类知识的精华. 计算智能(Computational Intelligence, CI)是由数学方法和计算机实现的,CI的来源数值计算的传感器.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AI到CI的过渡. 也有些人认为CI不属于AI,仅有部分重合. AI:符号主义,知识、规则、推理. 左脑 CI:连接主义,数据、学习、记忆. 右脑 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. 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. 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. 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 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. 1.2.2人工神经网络研究的历史 第一阶段 初始发展期 (40年代-60年代)1.1943年,美国心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型,即M-P模型.能完成有限的逻辑运算.2.1949年,心理学家Hebb提出了改变神经元间连接强度的Hebb规则.3.1957年,计算机科学家Rosenblatt用硬件完成了最早的神经网络模型,称之为感知器(Perceptron)用来模拟生物的感知和学习能力. 4.1962年,电机工程师Windrow和Hoff提出了自适应线形元件Adaline是一个连续取值的线形网络,在信号处理系统中用于抵消通讯中的回波和噪声,应用十分广泛. 第二阶段 低谷期 (60年代末-70年代末) 原因:1. 69年,人工智能之父Minskey和Papert发表了《Perdeptron》一书指出了Perdeptron无科学价值而言,连XOR逻辑分类都做不到,只能作线形划分.2. Von.Neumann机的兴盛期,陶醉在成功的喜悦之中,掩盖了新型计算机的发展的必然. 但是仍然有不少有识之士不断努力:1.Boston大学的Grossberg和Carpenter提出了自适应共振理论ART网络.2.芬兰的Heisinki大学的Kohonen提出了自组织映射网络.3.日本的大坂大学的Fukushima提出了神经认知机网络模型.4.日本东京大学的Amari对神经网络进行了数学理论的研究,为神经网络的研究奠定了理论基础. 第三阶段 兴盛期 (80年代以后) 原因:1.70年代末期研究和试图模拟视听觉的人工智能专家遇到了挫折,人们习以为常的知识难能教给计算机.2.计算机的科学家发现前面有不可逾越的鸿沟,线路微型的物理极限,人们思考Von.Neumann机到底还能走多远.3.VLSI、脑科学、生物学、光学的进步为人工神经网络的发展打下了基础. 兴盛期的代表人物:1.1982年,加州大学的物理学家Hopfield提出了Hopfield网络模型,并用电路实现.2.1985年,Rumelhart提出了BP算法.3.Hinton等人提出了Boltzman机模型.4.1988年,蔡少堂提出了细胞神经网络模型 . 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;