智能計算與自然計算-資料下載頁
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【正文】 id g d idv w v c ra nd p x c ra nd p x? ? ? ? ? ? ? ? ? ?112 ( ) ( ) ( ) ( )k k k kid id id id g d idv w v c ra nd p x c ra nd p x? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （ 1 ） 11k k kid id idx x v?? ?? （ 2 ） 粒子群優(yōu)化算法 Step1： 初始化一群粒子 (群體規(guī)模為 m)，包括隨 機 位置和速度； Step2： 評價每個粒子的適應度； Step3： 對每個粒子，將其適應值與其經(jīng)歷過的最好位置 pbest作比較，如果較好，則將其作為當前的最好位置 pbest； Step4： 對每個粒子，將其適應值與全局所經(jīng)歷的最好位置 gbest作比較，如果較好，則重新設置 gbest的索引號； Step5： 根據(jù)方程 (1)變化粒子的速度和位置； Step6： 如未達到結(jié)束條件（通常為足夠好的適應值或達到一個預設最大代數(shù) Gmax），則返回 Step2 標準 PSO的算法流程 模糊集 （ 1） 美國控制論專家扎德（ LAZadeh）于 1965年將普通集合論的特征函數(shù)的取值范圍由 {0,1}推廣到區(qū)間 [0 , 1], 提出了模糊集的概念。 設在論域 U上給定了一個映射 ： U [0 , 1] u 則 稱為 U上的模糊（ Fuzzy）集 , ( u )稱為的隸屬函數(shù)（或稱為 u對 的隸屬度），模糊（ Fuzzy）集簡記為“ F”集。 （ 2） λ截集實現(xiàn)模糊集合到普通集合的映射，實際應用中對應 等級標志，或稱置信水平。 ={u| u∈ U, (u) λ} A~??()Au?A~A~ A~?A A~ ?A~粗糙集 粗糙集的基本概念 }|/{)( ??????? XYRUYXR? 信息系統(tǒng) S=(U,A,V,f) ? 對于信息系統(tǒng) S,若屬性集分為條件屬性集 C和決策屬性集 D,兩者不相交 ,則它是一個決策系統(tǒng) L； ? S的屬性子集 B,則可定義一個二元等價關(guān)系 IND(I) ={x,y |B中的任意屬性 a, 有 a(x)=a(y),x與 y為對象 }； ? X為對象集 ,R是 U上的等價關(guān)系 ,即將 U劃分成了一些基本類 ,若 X是一些基本類的并集 ,則稱 X是 R可定義集 (或精確集 ),否則稱為 R不可定義集 ,也就是 R粗糙集； ? X為對象集 , R是 U上等價關(guān)系 ,則 X的 R下近似和 R上近似為： }|/{)( XYRUYXR ?????U a1 a2 d x1 1 0 1 x2 2 0 0 信息系統(tǒng)中往往存在大量的冗余知識 (屬性 ),這不利于作出正確而簡潔的決策 。 屬性約簡 ,就是要在保持決策系統(tǒng)的分類能力不變的情況下 ,刪除不相關(guān)或不重要的屬性 , 以提高系統(tǒng)潛在知識的清晰度 。 展 望 ? 人工腦對生物腦已不只是功能模仿，而是機制模擬，人工腦與生物腦將具有相同的特性 ? 多學科的交叉 、 結(jié)合將開辟全新的智能計算領(lǐng)域 ，開辟很多新的研究方向 ? 數(shù)學將大有用武之地 ， 計算科學 、 統(tǒng)計學 、 模糊數(shù)學和系統(tǒng)學等將是智能計算理論的基石 ? 智能計算將探索智能的新概念、新理論、新方法和新技術(shù) ? 21世紀的智能科學將有重大突破，取得重大成就 謝 謝 ！ Thanks!
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