NeuralNetworksamp;FuzzySystem课件.ppt

Neural Networks Fuzzy System 分组安排 Part 1 Neural Network Theory 2. Neuronal Dynamics I: Activations and Signals 李伟（石光明教授） 3. Neuronal Dynamics II: Activation Models 陈渤（保铮教授） Part 1 Neural Network Theory 4. Synaptic Dynamics I: Unsupervised learning 5. Synaptic Dynamics II: Supervised learning （张军英教授） 涂重阳，赵峰，张宏怡，王军，刘敬 Part 1 Neural Network Theory 6. Architectures and Equilibria （曾平教授） 罗雪梅，刘瑞华 Part 2: Adaptive Fuzzy System 7. Fuzziness versus Probability （姬红兵教授） 金艳，李翠芸 8. Fuzzy Associative Memories （姬红兵教授） 杨柏胜，李林 Part 2: Adaptive Fuzzy System 9. Comparison of Fuzzy and Neural Truck Backer-upper Control System （姬红兵教授） 韩冰，池峰 10. Fuzzy Image Transform Coding （高新波教授） 霍菲菲 Part 2: Adaptive Fuzzy System 11. Comparison of Fuzzy and Kalman-Filter Target-Tracking Control Systems 姬红兵教授） 宋骊平 Review 高新波 基本概念 一、智能 智能是个体有目的的行为、合理的思维，以及有效地适应环境的综合能力。通俗地讲，智能是个体认识客观事物、客观世界和运用知识解决问题的能力。 人类个体的智能是一种综合性能力。具体地讲，可包括： 1）感知与认识事物、客观世界与自我的能力； 2）通过学习取得经验、积累知识的能力； 3）理解知识、运用知识和运用经验分析问题 和解决问题的能力； 4）联想、推理、判断、决策的能力； 5）运用语言进行抽象、概括的能力； 6）发现、发明、创造、创新的能力； 7）实时地、迅速地、合理地应付复杂环境的能力； 8）预测、洞察事物发展变化的能力；等。 注：智能是相对的、发展的。离开特定时间说智能是困难的、没有意义的。 人工智能 人工智能是相对人的自然智能而言，即用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿、延伸和扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维” 解决需要人类专家才能处理的问题。 人工智能是人工制品(artifact)中所涉及的智能行为。其中，智能行为包括：感知(perception)、推理(Reasoning)、学习(learning)、通信(communicating)和复杂环境下的动作行为(acting)。 人工智能目标 人工智能目标是实现智能行为和“机器思维”， 解决需要人类专家才能处理的问题。 1、研究像人一样工作的机器，甚至比人做得更好 2、能够理解机器、人或动物的智能行为 智能革命 智能革命是指人的自然智能通过人工智能的模仿和扩展，实现社会生产的自动化和智能化，促进知识密集型经济的发展。 人工智能的发展概况 一、萌芽阶段 1、Aristotle(公元前384-322)在《工具论》中提出形 式逻辑（三段论） 2、Bacon(1561-1626)在《新工具》中提出归纳法， 提出“知识就是力量” 3、Leibnitz(1646-1716)研制四则计算器，提出“通用 符号”和“推理计算”概念，使形式逻辑符号化， 从而能对人的思维进行运算和推理，奠定了数 理逻辑的基础 人工智能的发展概况 一、萌芽阶段 4、Boole(1815-1864)创立布尔代数，在《思维法则》 中首次用符号语言描述思维活动的基本推理规则 5、Godel(1906-1978)提出不完备性定理，指出人的 思维形式化和机械化的某些极限 6、Turing(1912-1954)提出理想计算模型—图灵机， 创立自动机理论，提出“图灵试验”，用以判断 “Can a machine think?” 人工智能的发展概况 一、萌芽阶段 7、Mauchly和Eckert