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文檔簡介

第五章計算智能

第五章計算智能

1.引言

計算智能是領(lǐng)域的一個重要分支，通過摹仿和復(fù)現(xiàn)人類的智能

行為，實現(xiàn)機器的智能化。本章將介紹計算智能的基本概念、算法

和應(yīng)用。

2.含糊邏輯

2.1含糊集合

2.1.1含糊集合的定義

2.1.2含糊集合的運算

2.2含糊推理

2.2.1含糊推理的基本原理

2.2.2含糊推理的算法

2.3含糊控制

2.3.1含糊控制的基本思想

2.3.2含糊控制的實現(xiàn)方法

3.遺傳算法

3.1遺傳算法的基本原理

3.2遺傳算法的過程

3.3遺傳算法的應(yīng)用領(lǐng)域

3.3.1優(yōu)化問題

3.3.2機器學(xué)習(xí)

3.3.3調(diào)度問題

4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

4.1神經(jīng)元模型

4.1.1感知機模型

4.1.2多層感知機模型

4.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法

4.2.1反向傳播算法

4.2.2遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合

4.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

4.3.1圖象識別

4.3.2語音識別

4.3.3自然語言處理

5.專家系統(tǒng)

5.1專家系統(tǒng)的基本原理

5.2專家系統(tǒng)的架構(gòu)

5.3專家系統(tǒng)的知識表示

5.4專家系統(tǒng)的推理機制

5.5專家系統(tǒng)的應(yīng)用

6.自然語言處理

6.1

6.2詞法分析

6.3句法分析

6.4語義分析

6.5自然語言

7.強化學(xué)習(xí)

7.1強化學(xué)習(xí)的基本概念

7.2強化學(xué)習(xí)的框架

7.3強化學(xué)習(xí)的算法

7.4強化學(xué)習(xí)的應(yīng)用

8.機器學(xué)習(xí)

8.1機器學(xué)習(xí)的基本概念

8.2監(jiān)督學(xué)習(xí)

8.3無監(jiān)督學(xué)習(xí)

8.4半監(jiān)督學(xué)習(xí)

8.5強化學(xué)習(xí)

本文檔涉及附件：

附件1：含糊邏輯相關(guān)源碼

附件2：遺傳算法示例代碼

附件3：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)案例

附件4：專家系統(tǒng)示例代碼

附件5：自然語言處理工具包

法律名詞及注釋：

1.含糊集合：一種非嚴(yán)格集合，其成員的隸屬度可以是連續(xù)的,

介于0和1之間。

2.遺傳算法：一種通過摹擬自然選擇和遺傳機制來優(yōu)化問題的

算法。

3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：一種由人工神經(jīng)元組成的網(wǎng)絡(luò)，在機器學(xué)習(xí)和模

式識別等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。

4.專家系統(tǒng)：一種摹擬人類專家決策過程的計算機系統(tǒng)，用于

解決復(fù)雜的問題。

5.自然語言處理

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