計(jì)算智能ppt課件-文庫吧資料
2025-05-09 07:08本頁面
【正文】 。 神經(jīng)計(jì)算 24 正向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理的特征 ?同層神經(jīng)元式完全并行的，層間的信息傳遞式串行。 ?利用特性函數(shù)分別計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中各層的輸出。把用戶提供的 初始證據(jù) 用作網(wǎng)絡(luò)的輸入，通過網(wǎng)絡(luò)計(jì)算最終得到輸出結(jié)果。在這里，知識并不像在產(chǎn)生式系統(tǒng)中那樣獨(dú)立地表示為每一條規(guī)則，而是將某一問題的若干知識在同一網(wǎng)絡(luò)中表示。例如，在有些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，知識是用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所對應(yīng)的有向權(quán)圖的鄰接矩陣及閾值向量表示的。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的一個(gè)例子是遺傳算法（ GA）。 ?非指導(dǎo)式（無師）學(xué)習(xí)算法：不需要知道期望輸出，輸入數(shù)據(jù)自動(dòng)地適應(yīng)連接權(quán)，以便按相似特征把輸入模式分組聚集。 ?按照層次實(shí)現(xiàn)單向鏈接流通。 )(? ?j ijiji xwf ? 神經(jīng)計(jì)算 13 ?遞歸（反饋）網(wǎng)絡(luò) :在遞歸網(wǎng)絡(luò)中，多個(gè)神經(jīng)元互連以組織一個(gè)互連神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如圖 。 n為輸入信號數(shù)目， yj為神經(jīng)元輸出， t為時(shí)間， f( )為輸出變換函數(shù)，如圖 。 Σ ?( ) Yi 圖 神經(jīng)元模型 10 圖 xi， i=1,2,...,n和一個(gè)輸出 y組成。 這方面的研究進(jìn)展主要在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制及其在機(jī)器人控制中的應(yīng)用上。 ?60年代末期至 80年代中期 ，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制與整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究一樣，處于低潮。 ?當(dāng)一個(gè)智能計(jì)算系統(tǒng)以非數(shù)值方式加上知識 （ 精品 ） 值 ， 即成為人工智能系統(tǒng) 。 中層系統(tǒng)含有知識 （ 精品 ） ， 低層系統(tǒng)則沒有 。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)當(dāng)稱為計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 3 什么是計(jì)算智能 ?把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ NN）歸類于人工智能（ AI）可能不大合適，而歸類于計(jì)算智能（ CI）更能說明問題實(shí)質(zhì)。第四章 計(jì)算智能 (1) 神經(jīng)計(jì)算 模糊計(jì)算 2 概述 ?信息科學(xué)與生命科學(xué)的相互交叉、相互滲透和相互促進(jìn)是現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)發(fā)展的一個(gè)顯著特點(diǎn)。 ?計(jì)算智能涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、進(jìn)化計(jì)算和人工生命等領(lǐng)域，它的研究和發(fā)展正反映了當(dāng)代科學(xué)技術(shù)多學(xué)科交叉與集成的重要發(fā)展趨勢。進(jìn)化計(jì)算、人工生命和模糊邏輯系統(tǒng)的某些課題，也都?xì)w類于計(jì)算智能 ?計(jì)算智能取決于制造者（ manufacturers）提供的數(shù)值數(shù)據(jù)，不依賴于知識；另一方面，人工智能應(yīng)用知識精品（ knowledge tidbits）。 概述 4 計(jì)算智能與人工智能的區(qū)別和關(guān)系 輸入 人類知識 (＋ )傳感輸入 知識 (＋ )傳感數(shù)據(jù) 計(jì)算 (＋ )傳感器 C－數(shù)值的 A－符號的 B－生物的 輸入 復(fù)雜性 復(fù)雜性 BNN BPR BI ANN APR AI CNN CPR CI 概述 5 ?A－ Artificial， 表示人工的 （ 非生物的 ） ；B－ Biological， 表示物理的＋化學(xué)的＋ （ ？ ） ＝生物的； C－ Computational， 表示數(shù)學(xué)＋計(jì)算機(jī) ?計(jì)算智能是一種智力方式的低層認(rèn)知 ， 它與人工智能的區(qū)別只是認(rèn)知層次從中層下降至低層而已 。 概述 6 ?當(dāng)一個(gè)系統(tǒng)只涉及數(shù)值 （ 低層 ） 數(shù)據(jù) ， 含有模式識別部分 ， 不應(yīng)用人工智能意義上的知識 ， 而且能夠呈現(xiàn)出： （ 1） 計(jì)算適應(yīng)性； （ 2） 計(jì)算容錯(cuò)性； （ 3） 接近人的速度； （ 4） 誤差率與人相近 ， 則該系統(tǒng)就是計(jì)算智能系統(tǒng) 。 概述 7 ?1960年 威德羅和霍夫率先把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于自動(dòng)控制研究。 ?80年代后期
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