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第1讲智能信息处理概述

归档日期:07-21       文本归类:智力处理      文章编辑:爱尚语录

  智能信息处理概述 Introduction on Intelligent Information Processing 周亚同 主要内容 1 智能信息处理基本概念 2 智能信息处理主要研究内容 3 相关研究学科(机器学习与模式识别) 4 智能信息处理仿线 智能信息处理应用实例(含演示) 1 智能信息处理基本概念 数据(Data):是客观事物属性、数量、位置及其相互关系等的抽 象表示; 实例:“1314” 信息(Information):是数据所表示的内在涵义; 知识(Knowledge):是以多种方式把一个或多个信息关联在一起 的结构; 智力(Wisdom):运用知识和经验判断和解决问题的能力; 智能(Intelligence):知识集合与智力的综合称为智能。 智能可分为生物智能(BI)和非生物智能两种,非 生物智能包括人工智能(AI)和计算智能(CI)。 生物智能(BI)、人工智能(AI)、计算智能(CI)的区别 BI(Biological Intelligence)亦称自然智能(NI)。由于BI是人类 从自身的角度来阐述的,所以它表征人类智能活动的一些特 征。有目的性、综合性和学习扩展性 。 AI是由非生物生命方法产生的智能,它总是和符号、逻辑、 规则、推理联系起来。 CI是由美国学者James Bezdek于1992年首先提出来的,它 是生物智能的计算模拟,即用计算机模拟和再现人类的某些 智能行为。 智能ABC分层模式 2 智能信息处理主要研究内容 什么是智能信息处理 ? 智能信息处理就是模拟人或其它生物处理信息的行为,建 立处理复杂系统信息的理论、算法和系统的一些方法和技术。 ? 智能信息处理的最大特点是不需要建立问题的精确描述,非 常适合于处理那些因为难以建立有效的形式化模型,而用传统 方法难以解决、甚至无法解决的问题,特别是对不确定性系统 和不确定性现象等问题的处理具有独特优势。 ? 智能信息处理是现代信息科学中发展最快且应用前景非常 广阔的一门崭新的重要学科,是信息科学当前热门的研究 焦点之一,在各个领域都取得了良好的应用效果; 智能信息处理主要研究内容 ? 人工神经网络 ? 支持向量机、高斯过程模型 ? 常见智能信息处理模型 混合模型、概率图模型、隐变量模型、显著度框架、 成分分析模型等 ? 模糊数学与模糊智能 智能信息处理主要研究内容(续) ? 遗传算法与进化计算 遗传算法 GA 进化规划 EP 进化策略 ES 进化计算(EC) 群智能算法 蚁群算法 Ant Colony Optimization (ACO) 粒子群算法 Particle Swarm Optimization (PSO) 鱼群算法 Fish Swarm Optimization (FSO) 其他进化算法 免疫算法(Immune Algorithm) ;克隆选择算法(Clonal Selection Algorithm) ;人工内分沁系统(Artificial Endocrine System) ;荷尔蒙算法(Hormonal Algorithm) ;细菌趋药性 算法(Bacterial chemotaxis algorithm) ;DNA计算(DNA Calculation) ;膜计算(membrane computing) ,等等。 智能信息处理主要研究内容(续) ? 混沌与分形 混沌是现象的深化,而分形则是结构的深化。这两项发现使人类对自然规 律和社会现象的认识发生了革命性的变革,提高到一个新的阶段。 ? 粗糙集 是一种刻划不完整性和不确定性的数学工具 ,能有效地分析和处理不精确 、不一致、不完整等各种不完备信息,并从中发现隐含的知识,揭示潜在 的规律。主要包括属性约简和规则提取两个内容。 ? 量子计算 最早由IBM的科学家R. Landauer及C. Bennett于70年代提出,是对于一个或 多个量子比特 (qubit)或量子三元 (qutrit)以上进行操作,以达到具有量子特 性的演算功能。 3 相关研究学科(机器学习与模式识别) 机器学习与模式识别 ? 直观地定义——让机器拥有类似人类的学习能力; ? 机器学习是人工智能的重要分支; ? 模式识别可以看作是机器学习的特例。 ? 如果在人工智能上有所突破,以至于机器能够学习 ,那么它将价值10个微软。 ——B.Gates,2004 模式 识别 机器学习 人工智能 13 机器学习实例 例1:判断 x 是“红心”还是“月亮” x 例2:判断 x 是数字“6”还是数字“9” x 机器学习实例(续) 例3: 判断人脸表情 七 类 表 情 ? 50 100 ? 150 200 250 50 100 150 200 250 机器学习实例(续) 例4: 判断音乐风格 欢快音乐 悲伤音乐 ? 音乐片段(风格未知) ? 机器学习在日常生活中的应用 例1: 手机的手写输入功能 例2: 笔记本电脑上的指纹识别器 例3: 语音识别系统 大家下 午好 机器学习可以在更广阔的领域得到应用 数据挖掘 视频分析 石油勘探 目标跟踪 图象检索 智能机器人 生物信息学 多通道用户界面 汉字识别 语音识别 计算机视觉 移动通信 金融数据分析 机器学习的理论基础 机器学习 概 率 论 矩 阵 论 数 理 统 计 多 元 分 析 最 优 化 机器学习的发展历史 ?起源: 上世纪50年代中叶 ?50年代中叶——60年代中叶: 研究各种自适应系统; 代表作: Samuel的下棋程序 ?60年代中叶——70年代中叶: 模拟人类的概念学习过程; 代表作: Winston的结构学习系统 ? 70年代中叶——80年代中叶: 探索各种学习方法; 机器学习的发展历史(续) ?1980年,在卡内基-梅隆大学(CMU): 召开了第一届机器学习国际研

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