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计算智能

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出自 MBA智库百科(https://wiki.mbalib.com/)

计算智能(Computing Intelligence)

目录

[隐藏]

什么是计算智能

  计算智能是指以数据为基础,以计算为手段来建立功能上的联系(模型),而进行问题求解,以实现对智能的模拟认识。也指用计算科学与技术模拟人的智能结构和行为。计算智能是强调通过计算的方法来实现生物内在的智能行为。

计算智能的研究内容、方法及应用领域

  计算智能包括神经网络模糊逻辑和进化计算.对神经网络、模糊逻辑的研究已有较长历史和较丰富的研究成果,而对进化计算的研究则相对较晚,并仍处在研究和应用的活跃期.

  计算智能的研究内容包括人工神经网络、遗传算法模糊逻辑、人工免疫系统、群体计算模型(ACO,PSO等)、支撑向量机、模拟退火算法、粗糙集理论与粒度计算、量子计算、DNA计算、智能代理模型等等。

  计算智能的主要方法有人工神经网络、遗传算法、遗传程序、演化程序、局部搜索、模拟退火等等。这些方法具有以下共同的要素:自适应的结构、随机产生的或指定的初始状态、适应度的评测函数、修改结构的操作、系统状态存储器、终止计算的条件、指示结果的方法、控制过程的参数。计算智能的这些方法具有自学习、自组织、自适应的特征和简单、通用、鲁棒性强、适于并行处理的优点。

  计算智能的主要应用领域有:模式识别、优化计算、经济预测金融分析智能控制、机器人学、数据挖掘信息安全医疗诊断等等。

计算智能研究的主要方法

  模型:具有生物背景知识并描述某一智能行为的数学模型

  算法:以计算理论、技术和工具研究对象模型的核心,它具有数值构造性、迭代性、收敛性、稳定性和实效性。

  实验:对许多复杂问题,难以进行理论分析,数值实验和实验模拟成为越来越重要的研究手段,并获得了很大的成功(分叉、混沌、孤波等)。

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