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4.2 神经计算
人工神经网络的特性
并行分布处理：神经网络具有高度的并行结构和并行实
现能力，因而具有较好的耐故障能力和较快的总体处理 能力。 非线性映射：其具有固有的非线性特性，这源于它近似 任意非线性映射(变换)能力。 通过训练进行学习：神经网络通过研究系统过去的数据 记录进行巡逻学习。 适应与集成：能适应在线运行，并可以同时进行定量和 定性操作。 硬件实现：其不仅可以通过软件而且还可以通过硬件实 现并行处理。
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马科斯(Marks) 在1993年提到了计算智能和人工智能的
区别，而贝兹德克则关心模式识别（PR）与生物神经网 络（BNN）、人工神经网络（ANN）和计算神经网络 （CNN）的关系，以及模式识别与其它智能的关系。忽 视ANN与CNN的差别可能导致对模式识别中神经网络 模型的混淆、误解、误表示和误用。 贝兹德克对这些相关术语给予一定的符号和简要说明或 定义。 他给出有趣的ABC： A－Artificial：表示人工的（非生物的），即人造的 B－Biological：表示物理的＋化学的＋（？？）＝生物 的 C－Computational， 表示数学＋计算机
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4.1 概述
计算智能与人工智能的区别和关系
输入 复杂性 输入
人类知识 (＋)传感输入
知识 (＋)传感数据Fra bibliotekBNN
BPR
BI
B－生物的
复 杂 性
ANN
APR
AI
A－符号的
计算 (＋)传感器
CNN
CPR
CI
C－数值的
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ABC及其相关领域的定义
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概述
人工智能与神经网络
共同之处：研究怎样使用计算机来模仿人脑工作过程。
学习——实践——再学习——再实践 。 不同之处： 人工智能研究人脑的推理、学习、思考、规划等 思维活动，解决需人类专家才能处理的复杂问题。 神经网络企图阐明人脑结构及其功能，以及一些 相关学习、联想记忆的基本规则（联想、概括、 并行搜索、学习和灵活性）
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什么是计算智能
4.1 概述
人工神经网络（ANN）研究自1943 年就开始了，期
间几起几落，波浪式向前发展。而在20世纪80年代， 由于Hopfield网络的促进和反向传播网络（back－ propagation ,BP) 训练多层感知器来推广的。把神经网 络（NN）归类于人工智能（AI）可能不大合适，而 归类于计算智能（CI）更能说明问题实质。进化计算、 人工生命和模糊逻辑系统的某些课题，也都归类于计 算智能。 计算智能的定义最早由贝兹德克（Bezdek）1992年提 出的，他认为，计算智能取决于制造者 （manufacturers）提供的数值数据，不依赖于知识； 另一方面，人工智能应用知识精品（knowledge tidbits）。所以，他认为，人工神经网络应当称为计 算神经网络。
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概述
例如： 人工智能专家系统是制造一个专家，几十年难以
培养的专家。 神经网络是制造一个婴儿，一个幼儿，一个可以 学习，不断完善，从一些自然知识中汲取智慧的 生命成长过程。 同样是模仿人脑，但所考虑的角度不同。成年人和 婴儿。学习过程不一样。一个是总结出常人都不懂 得规律；一个是没完没了向他出示、重复一样东西， 就象教一个小孩子说话。
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4.2 神经计算
本节将介绍人工神经网络的由来、特性、 结构、模型和算法；然后讨论神经网络的 表示和推理。这些内容是神经网络的基础 知识。神经计算是以神经网络为基础的计 算。
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概述
什么叫人工神经网络 采用物理可实现的系统来模仿人脑神经细胞的结构 和功能的系统。 为什么要研究神经网络 用计算机代替人的脑力劳动。 计算机速度为纳秒级，人脑细胞反应时间是毫秒级。 而计算机不如人。 长期以来人类的梦想，机器既能超越人的计算能力， 又有类似于人的识别、分析、联想等能力。
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概述
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4.2.1 人工神经网络研究的进展
1960年威德罗和霍夫率先把神经网络用于
自动控制研究。 60年代末期至80年代中期，神经网络控制 与整个神经网络研究一样，处于低潮。 80年代后期以来，随着人工神经网络研究 的复苏和发展，对神经网络控制的研究也 十分活跃。这方面的研究进展主要在神经 网络自适应控制和模糊神经网络控制及其 在机器人控制中的应用上。
Powerpoint
人工智能
主讲: 吴顺祥 教授 模式识别与智能系统研究所
第四章 计算智能(1)
神经计算 模糊计算
4.1 概述
信息科学与生命科学的相互交叉、相互
渗透和相互促进是现代科学技术发展的 一个显著特点。 计算智能涉及神经网络、模糊逻辑、进 化计算和人工生命等领域，它的研究和 发展正反映了当代科学技术多学科交叉 与集成的重要发展趋势。
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4.1 概述
由上图可见，计算智能是一种智力方式的低层认知，它
与人工智能的区别只是认知层次从中层下降至低层而已。 中层系统含有知识（精品），低层系统则没有。 当一个系统只涉及数值（低层）数据，含有模式识别部 分，不应用人工智能意义上的知识，而且能够呈现出： （1）计算适应性； （2）计算容错性； （3）接近人的速度； （4）误差率与人相近， 则该系统就是计算智能系统。 当一个智能计算系统以非数值方式加上知识（精品）值， 即成为人工智能系统。
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下图4.1表示ABC及其与神经网络（NN）、
模式识别（PR）和智能（I）之间的关系。 它是由贝兹德克于1994年提出的。图中间 部分有9个节点，表示九个研究领域或学科。 图中，A，B，C三者对应三个不同的系统 复杂性级别，其复杂性自左向右及自底向 上逐步提高。而节点间的距离则衡量领域 间的差异。符号→表示“适当的子集”。