《智能计算和计算智能简介.ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《智能计算和计算智能简介.ppt（30页珍藏版）》请在三一办公上搜索。
1、For Grade 2010,Mar-Jun,2011,1,Intelligent Computing,For Grade 2010Mar.-Jun.2011,2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,2011,2,Intelligent Computing,Introduction to CI&ICFuzzy Logic Artificial Neural NetworksGenetic AlgorithmSimulated Annealing AlgorithmRough SetMore to Learn,2011年3月7日星期一,For Grade 2010
2、,Mar-Jun,2011,3,Part I Introduction to CI&IC,IntelligenceArtificial Intelligence(AI)Computational Intelligence(CI)Intelligent Computing(IC)Intelligent Information Processing(IIP),2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,2011,4,智能（Intelligence）智能就是智慧和能力，是个体有目的的行为、合理的思维以及有效地适应环境的综合性能力,Intelligence,理解知识是如何获
3、得、表述和存储的理解智能行为是如何产生和学得的理解动机、情感和优先级是如何逐渐形成和运用的理解感官信号是如何被转换为符号；符号又是如何被处理来进行逻辑活动，对过 去进行推理，为未来制定计划的理解智能的机制是如何产生幻觉、信仰、希望、恐惧和梦想等现象，甚至还有善 与爱从基本层面上理解这些作用，将会是一个如核物理，相对论和分子遗传学那样级别的科学成就,2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,2011,5,人工智能（Artificial Intelligence）“前沿学科的最精彩成就”（宋健）定义（广义）：通过对人类智力活动奥秘的探索与记忆思维机理的研究，以实现两方
4、面的目的：开发人类智力活动的潜能探讨用各种（电气的、光学的、生物的甚至机械的）机器模拟人类智力活动的途径，使人类的智能得以物化与延伸定义（狭义）：用计算机模型模拟思维功能的科学,Artificial Intelligence(AI),2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,2011,6,人工智能（Artificial Intelligence）三个关键部分表示（Representation）：表示问题域的知识推理（Reasoning）：解决问题的能力学习（Learning）：即机器学习，改善系统性能，适应环境目前为止最成功的应用专家系统,Artificial I
5、ntelligence(AI),2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,2011,7,人工智能（Artificial Intelligence,AI）创立1956夏，Dartmouth University J.McCarthy(Dartmouth U.)M.L.Minsky(Harvard U.)C.E.Shannon(Bell)N.Lochester(IBM)T.More(IBM)A.L.Samuel(IBM)O.Selfridge(MIT)R.Solomonff(MIT)A.Newell(Carnagie)H.A.Simon(Carnagie),Artif
6、icial Intelligence(AI),2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,2011,8,人工智能（Artificial Intelligence,AI）三大学派符号主义学派（逻辑学派）起源：源于数学逻辑原理：物理符号系统假设和有限合理性原理基本理论：认为人的认知基元是符号，认知过程即符号操作过程 认为人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，因些，能用计算机来模拟人的智能行为认为知识是信息的一种形式，是构成智能的基础。人工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用代表性成果：启发式程序LT逻辑理论家，证明了38条数学定理，表明了可以用计算机
7、研究人的思维过程，模拟人类智能活动,Artificial Intelligence(AI),2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,2011,9,人工智能（Artificial Intelligence,AI）三大学派联接主义学派（仿生学派）起源：源于仿生学，特别是对人脑模型的研究原理：神经网络及神经网格间的连接机制与学习算法基本理论认为思维基元是神经元，而不是符号处理过程 认为人脑不同于电脑，并提出联接主义的大脑工作模式，用于取代符号操作的电脑工作模式 代表性成果：MP模型（脑模型），开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径,Artificial Intel
8、ligence(AI),2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,2011,10,人工智能（Artificial Intelligence,AI）三大学派行为（进化）主义学派（控制论学派）起源：源于控制论，人工智能的建立应采用对自然智能进化过程仿真的方法。基本理论认为智能取决于感知和行动，提出 智能行为的“感知-动作”模式；认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理；人工智能可以象人类智能一样逐步进行；智 能行为只能在现实世界中与周围环境 交互作用而表现出来代表性成果：机器虫（基于感知-动作模式的模拟昆虫行为的控制系统）,Artificial Intelligen
9、ce(AI),2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,2011,11,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、细胞网络等机制，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，具有模式识别元件，没有使用在AI意义上的知识软计算（Soft Computing,SC）与硬计算（Hard Computing,HC）L.A.Zadeh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
10、精确和完整也能够得出合理的解，CI本质上讲属于软计算（L.Zadeh）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,Computational Intelligence(CI),2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,2011,12,计算智能（Computational Intelligence,CI）重要特征（J.C.Bezdek）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与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
11、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：在解空间进行搜索的过程,Computational Intelligence(CI),2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,2011,13,计算智能（Computational Intelligence,CI）从硬件上看计算神经网络是低层次的人工神经网络是中等层次的，=由计算神经网络+知识生物神经网络是高层次的，就是人脑从软件上看计算智能是低层次的算法，计算地推理人工智能是中等层
12、次的模型，=计算智能+知识生物智能是高层次的，是人脑中的思维,Computational Intelligence(CI),2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,2011,14,计算智能（Computational Intelligence,CI）智能的三个层次（J.C.Bezdek）第一层次：生物智能（Biological Intelligence,BI）,由大脑中的物理化学过程所反映出来的，大脑是BI的物质基础第二层次：人工智能（Aritificial Intelligence,AI）,非生物的、人造的，其基础是符号系统及其处理，并且来源于人的知识和有关数
13、据第三层次：计算智能（Computational Intelligence,CI）,由计算机通过数学计算来实现，它的来源是数值计算以及传感器所得到的数据,低,高,Computational Intelligence(CI),2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,2011,15,计算智能（Computational Intelligence,CI）三层次智能关系BIAICIAI是CI到BI的过渡环节,模糊集表示和模糊逻辑技术,Computational Intelligence(CI),2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,20
14、11,16,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,Computational Intelligence(CI),MATLAB是一套高性能的数值计算和可视化数学软件。由于使用Matlab编程运算与人进行科学计算的思路和表达方式完全一致，在求解诸如信号处理、建模、系统识别、控制、优化等领域的问题时，显得大为简捷、高效、方便，这是
15、其它高级语言所不能比拟的。是攻读学位的大学生、硕士生、博士生必须掌握的基本工具。MATLAB工具箱可用来求解各类学科的问题，包括信号处理、图象处理、控制系统辨识、神经网络等。,2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,2011,17,计算智能（Computational Intelligence,CI）创立1994.6-7,WCCI(World Congress on Computational Intelligence)J.C.Bezdek,What is Computational Intelligence?L.Zadeh,模糊系统H.P.Schwefel,进
16、化计算S.K.Rogers,神经网络,Computational Intelligence(CI),2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,2011,18,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上的操作，是三元组(数据集，操作，规则)CI研究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描述某一智能行为,Computational Intelligence(CI),2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,2011,19,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
17、的核心特征：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,Computational Intelligence(CI),2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,2011,20,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
18、来替代的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程序设计方法面向过程的程序设计方法(Procedure-Oriented,C)面向对象的程序设计方法(Object-Oriented,C+)面向目标的程序设计方法(Goal-Oriented,Matlab),Computational Intelligence(CI),2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,2011,21,智能计算（Intelligent Computing,IC）智能计
19、算是实现计算智能系统的计算方法CI是学科范畴，研究领域IC是CI的方法,Intelligent Computing(IC),2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,2011,22,智能计算（Intelligent Computing,IC）智能计算的特点能够处理一些真实世界的现实信息，这些信息可能是定性、定量描述，也可能是具有不完整、不精确或不确定性的数据以对观察和测量所得数据进行分类的能力为基础，依赖于强化数值计算，从中发现、推理知识或分辨、预测系统的某些特点、过程或结果对象等受感于生物的计算机理，通过学习、自组织等方式对信息进行综合、归纳或推理，从而建立符号
20、主义（Symbolism）、连接主义（Connectionism）或行为主义（Behaviourism）AI的三大学派的数学模型建立的数学模型具有对信息进行综合或并行处理能力，具有适应外部变化情况的自主控制能力、具有自扩展性和系统的稳健性,Intelligent Computing(IC),2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,2011,23,智能计算（Intelligent Computing,IC）关于搜索（Searching）搜索是对问题的一种求解方法、技术和过程搜索是面向问题的，将问题域的解集构造成一个解空间，搜索就是在解空间中找到满足问题条件的目标集
21、（解集）搜索关注的是“找到”解集，而不仅仅是“证明”其存在性，搜索方法、技术和过程是构造性的搜索与学习、推理、优化如果问题域的解集是“新知识”或“新概念”，那么搜索过程就是学习如果问题域的解集是“新结论”，那么搜索过程就是推理如果问题域的解集是“最优解”，那么搜索过程就是优化,Intelligent Computing(IC),2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,2011,24,智能信息处理（Intelligent Information Processing,IIP）含义将不完全、不可靠、不精确、不一致和不确定的知识和信息逐步改变为完全、可靠、精确、一致和
22、确定的知识和信息的过程和方法，利用对不精确性、不确定性的容忍来达到问题的可处理性和鲁棒性。涉及到的领域现代信号处理人工神经网络模糊系统理论进化计算人工智能理论和方法的综合应用,Intelligent Information Processing(IIP),2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,2011,25,智能信息处理（Intelligent Information Processing,IIP）涉及到的理论、方法和工具有人工神经网络利用非线性映射的思想和并行处理的方法，用神经网络本身结构表达输入与输出关联知识的隐函数编码模糊理论利用模糊推理规则，从数据中挖
23、掘知识表达的逻辑关系进化计算协同计算信息融合盲分离技术分形理论粗糙集理论基于不可分辨性的思想和知识简化的方法，从数据中推理逻辑规则作为知识表达系统的数学模型认知图及其应用,Intelligent Information Processing(IIP),2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,2011,26,智能信息处理（Intelligent Information Processing,IIP）利用智能计算来实现智能信息处理的过程理解该领域知识和相关的先验知识，明确系统目标创建相关数据库，包括确定系统的特征参量、选择系统的训练学习样本、选择系统的测试样本数据整
24、理和预处理，包括不完整、不精确数据或定量信息、语意定性描述以及信息离散化、模糊化、特征提取等利用某种智能计算方法，进行数据简化，确定系统的有用特征参数或变量，化简系统，建立相应的数学模型或逻辑规则测试从数据中挖掘或建立的数学模型或逻辑规则，并解释所得到的模式结果，进一步加工、综合系统，运用挖掘的知识解决客观世界的实际问题,Intelligent Information Processing(IIP),2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,2011,27,智能信息处理（Intelligent Information Processing,IIP）通过智能计算，从
25、数据中挖掘知识，产生的信息类型关联信息：若干个事件相关联的信息时序模式：发生概率最高的模式聚类信息：对数据进行聚类分类信息：进行分类的特性描述偏差信息：反映异常情况预测信息：从现有的数据中建立数学模型，计算未来值,Intelligent Information Processing(IIP),2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,2011,28,本课程主要内容模糊逻辑智能的逻辑观点：仿生行为，模拟智能的表现行为智能的表现：推理模拟内容：逻辑思维能力遗传算法（+模拟退火算法）智能的演化观点：仿生过程，模拟生命生成过程和智能进化过程智能的表现：搜索模拟内容：生命体
26、的进化能力人工神经网络智能的结构观点：仿生结构，模拟智能产生与作用赖以存在的结构智能的表现：学习模拟内容：形象思维能力粗糙集,Contents,2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,2011,29,理解人类认知与智能的机制是人类面临的最困难和最复杂的课题之一智能领域的研究永远是问题多于答案智能信息处理方向富有创新的需求、创新的价值、创新的空间使命：刻苦积累、努力创新,Remember:,2011年3月7日星期一,For Grade 2010,Mar-Jun,2011,30,References蔡自兴.人工智能及其应用（第三版，研究生用书）.清华大学出版社,2004张颖,刘艳秋.软计算方法.科学出版社,2002高隽.智能信息处理方法.机械工业出版社,2004增黄麟.智能计算.重庆大学出版社,2004周春光,梁艳春.计算智能.吉林大学出版社,2001郭嗣琮,陈刚.信息科学中的软计算方法.东北大学,2001计算机学报软件学报计算机研究与发展模式识别与人工智能,References,2011年3月7日星期一,
