人工智能原理及应用 教学课件 ppt 作者 罗 兵 第7章 计算智能
84页1、人工智能原理及应用,第 7 章 计算智能 二零一二年元月,AI & its Applications,计算智能,计算智能是信息科学与生命科学、认知科学等不同学科相互交叉的产物。它主要借鉴仿生学的思想,基于人们对生物体智能机理的认识,采用数值计算的方法去模拟和实现人类的智能。 计算智能的主要研究领域包括:神经计算、模糊计算、进化计算、蚁群计算等。,第7章 主要内容,7.1 计算智能概述 7.2 神经计算 7.3 模糊计算 7.4 遗传算法 7.5 蚁群算法,7.1 计算智能概述,7.1.1 计算智能的概念 7.1.2 计算智能的研究发展过程 7.1.3 计算智能与人工智能的关系,7.1 计算智能概述,7.1.1 计算智能的概念 计算智能借鉴仿生学的思想,基于生物神经系统的结构、进化和认知,对自然智能进行模拟。 计算智能是一种以模型(计算模型、数学模型)为基础,以分布、并行计算为特征的自然智能模拟方法。,7.1 计算智能概述,7.1.2 计算智能的研究发展过程 1992年,贝兹德克在Approximate Reasoning学报上首次提出了“计算智能”的概念。 1994年6月底到7月初,I
2、EEE在美国佛罗里达州的奥兰多市召开了首届国际计算智能大会(Word Congress on Computational Inte11igence,WCCI94)。 会议第一次将神经网络、模糊系统和进化计算这三个领域合并在一起,形成了“计算智能”这个统一的学科范畴。 在此之后,WCCI大会就成了IEEE的一个系列性学术会议。,7.1 计算智能概述,7.1.3 计算智能与人工智能的关系 智能的三个层次,7.2 神经计算,7.2.1 生物神经元 7.2.2 人工神经元 7.2.3 神经网络的互联结构 7.2.4 神经网络的典型模型,7.2 神经计算,人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)是反映人脑结构及功能的一种抽象数学模型,一个人工神经网络是由大量神经元节点互连而成的复杂网络,用以模拟人类进行知识的表示与存储及利用知识进行推理的行为。,7.2 神经计算,7.2.1 生物神经元 神经细胞是构成生物神经系统的基本单元,称为生物神经元,简称神经元,主要由细胞体、轴突和树突构成。,7.2 神经计算,7.2.1 生物神经元 (1)细胞体:由细胞核、细脑质与细胞膜
3、等组成。它是神经元的新陈代谢中心,同时还用于接收并处理从其他神经元传递过来的信息。 (2)轴突:这是由细胞体向外伸出的最长的一条分支。其作用相当干神经元的输出电缆,它通过尾部分出的许多神经末梢以及梢端的突触向其他神经元输出神经冲动。 (3)树突:这是由细脑体向外伸出的除轴突外的其他分支,长度一般均较短,但分支很多。它相当于神经元的输入端,用于接收从四面八方传来的神经冲动。,7.2 神经计算,7.2.2 人工神经元 人工神经元的结构模型如右图所示。它是一个多输入单输出的非线性阈值器件。,其中x1,x2,xn表示神经元的n个输入信号量;w1,w2,wn表示对应权值,它表示各信号源神经元与该神经元的连接强度;A表示神经元的输入总和,它相应于生物神经细胞的膜电位,称为激活函数;y为神经元的输出;表示神经元的阈值。,7.2 神经计算,7.2.2 人工神经元 于是,人工神经元的输入、输出关系可描述为: 函数称为特性函数(亦称作用函数或传递函数)。特性函数可以看作是神经元的数学模型。,7.2 神经计算,7.2.2 人工神经元 常见的特性函数 : (1)阈值型 (2)Sigmoid型(S型) (3)分
4、段线性型,7.2 神经计算,7.2.3 神经网络的互联结构 如果将多个神经元按某种拓扑结构连接起来,就构成了神经网络。 根据连接的拓扑结构不同,神经网络可分为: 分层前向网络 反馈前向网络 互连前向网络 广泛互连网络,7.2 神经计算,7.2.3 神经网络的互联结构 (1)分层前向网络 分层前向网络如图7-5(a)所示。这种网络的结构特征是,网络由若干层神经元组成,一般有输入层、中间层(又称隐层,可有一层或多层)和输出层。各层顺序连接,且信息严格地按照输入层进,经过中间层,从输出层出的方向流动。因此称为分层前向网络。,7.2 神经计算,7.2.3 神经网络的互联结构 (2)反馈前向网络 反馈前向网络如图7-5(b)所示。它也是一种分层前向网络,但它的输出层到输入层具有反馈连接。反馈的结果形成封闭环路,具有反馈的单元也称为隐单元,其输出称为内部输出。,7.2 神经计算,7.2.3 神经网络的互联结构 (3)互连前向网络 互连前向网络如图7-5(c)所示。它也是一种分层前向网络,但它的同层神经元之间有相互连接。同一层内单元的相互连接使它们之间有彼此牵制作用。,7.2 神经计算,7.2.3
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