人工智能ArtificialIntelligence计算智能(一)ComputationalIntelligence本课程前面的内容以知识为基础通过符号推理进行问题求解通常把这些称为符号智能本章是以数据为基础通过训练建立联系进行问题求解一般称为计算智能计算智能一般包括:人工神经网络、遗传算法、模糊系统、进化程序设计、人工生命等AgendaAgenda神经网络概述感知机前馈神经网络Hopfield网络随机神经网络遗传算法人工生命神经网络概述()神经网络概述()什么是神经网络?个神经网络是一个由简单处理元构成的规模宏大的并行分布处理器具有存储经验知识和使之可用的特性。神经网络从两个方面上模拟大脑:神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。内部神经元的连接强度即突触权值用于储存获取的知识。学习算法是用于完成学习过程的程序其功能是以有序的方式改变系统权值以获得想要的设计目标。突触权值的修改提供了神经网络的一种设计方法。神经网络概述()神经网络概述()六个基本特征:)神经元及其联接)神经元之间的联接强度决定信号传递的强弱)神经元之间的联接强度是可以随训练改变的)信号可以是起刺激作用的也可以是起抑制作用的)一个神经元接受的信号的累积效果决定该神经元的状态)每个神经元可以有一个“阈值”神经网络概述()神经网络概述()非线性:非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制两种不同的状态。这种行为在数学上表现为一种非线性。非局域性:一个神经网络通常由多个神经元广泛联接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征而且可能主要由单元之间的相互作用、相互联接所决定。通过单元之间的大量联接模拟大脑的非局域性。非定常性:人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息有各种各样而且在处理信息的同时非线性动力系统本身也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。非凸性:一个系统的演化方向在一定条件下将取决于某个特定的状态函数如能量函数它的极值相应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函数有多个极值故系统具有多个较稳定的平衡态这将导致系统演化的多样性。