人工智能综述.doc

人工智能综述.doc在学习这门课程之前,我就在想,计算智能概论,从题□看应该是介绍各种先进的便捷的计算方法吧,能为数据的处理节约不少时问。初学了儿节课,感觉压力蛮大的,因为总的来说,这门课相对于以前我学习的科目来说比较新颖,冇许多新的概念和特殊的思维耍去学习和理解,对我们的分析能力,应变能力,逻辑处理,都提出了不小的要求。接下来我将简述我对计算智能的认识:什么是计算智能。里然至今没有一个统一的定义,但我们可以这样来概括它。智能计算就是借用自然界规律的启迪,根据其原理,模仿设计求解问题的算法。目前这方而的内容很多,如:人工神经网络技术、遗传算法、进化规划、模拟退火技术和群集智能技术等。生命在长期进化过程中,积累了很多新奇的功能,人类很早就从中得到启发而改进自己的工具,也许早先的发明,只是偶然的模仿和发现,后来人们已有意识地进行这方面的研究。从自然界得到启迪,,我们还可以从自然的规律屮得到启辿,利用其原理进行设计,这就是智能计算的思想。人们继续探索,认识到人的智能表现在人能学知识,冇了知识,能了解、运用已冇的知识。智能的核心是思维,人的一切智慧或智能都来自大脑思维活动,人类的一切知识都是人们思维的产物。要让计算机“聪明”起来,首先要解决计算机如何学会知识,以及如何运用知识的问题。不面我们简单介绍这方面的一些内容和我们最近几年在这些方面研究的一些成果。一、 群体(群集)智能(SwarmIntelligence)群姑昆虫以集体的力量,进行觅食、御敌、筑巢的能力。这种群体所表现出来的“智能”,就称之为群体智能。如蜜蜂采蜜、筑巢、蚂蚁觅食、筑巢等。从群居昆虫互相合作进行工作屮,得到启迪,研究其中的原理,以此原理來设计新的求解问题的算法。二、 蚂蚁算法:蚂蚁觅食吋,在它走过的路上,留下外激素,这些外激索就象留下路标一样,留给后来“蚁”一个路柽的标志。后面的蚂蚁,就会沿着有外激素的路径行走。科学家们对此进行过试验:用人造的外激素在纸上画上一条路径,对蚂蚁进行试验。结果蚂蚁果然都沿闕冇外激素的路径行走。三、 BP算法是一种有监督式的学习算法,其主耍思想是:输入学习样木,使用反M传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练,使输出的叫量与期望向量尽可能地接近,当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成,保存网络的权值和偏差。传统的BP算法,实质上是把一组样本输入/输出问题转化为一个非线性优化问题,并通过负梯度下降算法,利用迭代运算求解权值问题的一种学习方法,但其收敛速度慢且容易陷入局部极小,为此提出了一种新的算法,即高斯消元法。四、 模拟退火算法模拟退火算法来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其渐渐冷却,加温时,M体lAl部粒子随温升变为无序状,内能增大,而渐渐冷却时粒子渐趋宥序,在每个温度都达到平衡态,最G在常温时达到基态,内能减为最小。人工智能作为一个整体的研究才刚刚开始,离我们的