计算智能中的仿生学：理论与算法PPT模板课件.pptx

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1、计算智能中的仿生学：理论与算法(徐宗本等编著),演讲人,202x-11-11,01.,02.,03.,04.,目录,第一章仿生过程算法：模拟进化计算,第二章仿生结构算法：人工神经网络,第三章仿生行为算法：fuzzy逻辑与fuzzy推理,参考文献,01,part one,第一章仿生过程算法：模拟进化计算,第一章仿生过程算法：模拟进化计算,M.94275.CN,01,1.1模拟进化计算技术,02,1.2模拟进化算法的基本要素与数学描述,03,1.3模拟进化计算的典型执行技巧,04,1.4遗传算法的搜索机理,05,1.5遗传算法的收敛性理论,06,1.6评注与展望,第一章仿生过程算法：模拟进化计算,

2、1.1模拟进化计算技术,1.1.1什么是模拟进化计算技术?,01,1.1.2模拟进化计算的生物学基础,02,1.1.3模拟进化计算的一般框架,03,1.1.4典型例子：遗传算法、演化策略与进化程序,04,1.1.5模拟进化计算的本质优点与适用领域,05,第一章仿生过程算法：模拟进化计算,1.2模拟进化算法的基本要素与数学描述,1.2.2编码格式(e),02,1.2.5繁殖算子(e),05,1.2.1模拟进化算法的形式化描述,01,1.2.4选择算子(s),04,1.2.3适应度度量(j),03,1.2.6进化参数(),06,第一章仿生过程算法：模拟进化计算,1.3模拟进化计算的典型执行技巧,1

3、.3.1杰出者记录与“父子混合”选择策略,1.3.2适应值共享策略,1.3.5自适应策略,1.3.3并行实现策略,1.3.4混合策略,第一章仿生过程算法：模拟进化计算,1.4遗传算法的搜索机理,1.4.5遗传算法的搜索机制,1.4.4选择算子的搜索能力与速度,1.4.3变异算子的搜索能力与可达域,1.4.2交叉算子的搜索能力与可达域,1.4.1种群增长方程,c,1.5.3遗传算法的公理化分析,b,1.5.2遗传算法的马氏链分析,d,1.5.4遗传算法的鞅分析,a,1.5.1种群序列的收敛性定义及性质,第一章仿生过程算法：模拟进化计算,1.5遗传算法的收敛性理论,第一章仿生过程算法：模拟进化计算

4、,1.6评注与展望,1.6.2有关算法设计方面,1.6.3有关模拟进化计算的应用,1.6.1有关理论基础研究,02,part one,第二章仿生结构算法：人工神经网络,第二章仿生结构算法：人工神经网络,M.94275.CN,01,03,2.1引言,2.2感知器和单层前向网,2.3多层感知器,02,04,05,06,2.4径向基函数,2.5自组织特征映射,2.6回归神经元网络,第二章仿生结构算法：人工神经网络,2.7评注与展望,第二章仿生结构算法：人工神经网络,2.1引言,2.1.3学习过程,03,2.1.1生物神经元和生物神经网络,01,2.1.4总结,04,2.1.2人工神经元和神经网络,0

5、2,第二章仿生结构算法：人工神经网络,2.2感知器和单层前向网,2.2.2感知器,02,2.2.4单层前向网的限制,04,2.2.1分类问题,01,2.2.3单层前向网和最小二乘技巧,03,2.2.5总结,05,第二章仿生结构算法：人工神经网络,2.3多层感知器,01,03,2.3.1前向网映射,2.3.2阀值神经元,2.3.3s形神经元,02,04,05,06,2.3.4多层网的逼近能力,2.3.5权重空间的对称性,2.3.6kolmogonov定理,第二章仿生结构算法：人工神经网络,2.3多层感知器,01,2.3.7误差后向传播,02,2.3.8神经网络的学习算法,第二章仿生结构算法：人工

6、神经网络,2.4径向基函数,01,03,2.4.1精确插值,2.4.2径向基函数网,2.4.3网络训练,02,04,05,06,2.4.4正则化理论,2.4.5噪声插值理论,2.4.6与核回归的联系,第二章仿生结构算法：人工神经网络,2.4径向基函数,2.4.7基函数的优化,1,2.4.8有导师训练,2,第二章仿生结构算法：人工神经网络,2.5自组织特征映射,2.5.1大脑皮层的结构,01,2.5.2两个基本的特征映射模型,02,2.5.3侧向连接,03,2.5.4自组织特征映射算法,04,2.5.5矢量量化方法和聚类方法,05,2.5.6保拓扑性度量,06,2.5自组织特征映射,2.5.7设

7、计新的自组织特征映射算法,第二章仿生结构算法：人工神经网络,第二章仿生结构算法：人工神经网络,2.6回归神经元网络,2.6.1逐次逼近法,1,2.6.2离散hopfield网,2,2.6.3连续hopfield网,3,2.6.4其他回归网,4,第二章仿生结构算法：人工神经网络,2.7评注与展望,2.7.1神经网络模型是传统模型的推广,01,2.7.2目标函数的设计和学习算法,02,2.7.3神经网络的进一步发展,03,03,part one,第三章仿生行为算法：fuzzy逻辑与fuzzy推理,3.1fuzzy逻辑的生物基础,3.2fuzzy集合及其运算,3.3fuzzy关系与fuzzy矩阵,3

8、.4fuzzy推理的各种模型,3.5cri方案下的fuzzy推理算法,3.63i方案下的fuzzy推理算法,第三章仿生行为算法：fuzzy逻辑与fuzzy推理,单击此处添加文本具体内容，简明扼要的阐述您的观点。根据需要可酌情增减文字，以便观者准确的理解您传达的思想。,单击此处添加标题,3.7应用举例：fuzzy逻辑控制3.8评注与展望3.8评注与展望,第三章仿生行为算法：fuzzy逻辑与fuzzy推理,c,3.1.3fuzzy思维的神经回路机制,b,3.1.2fuzzy思维的神经元机制,d,3.1.4fuzzy思维的大脑生理机制,a,3.1.1人脑具有fuzzy思维功能,第三章仿生行为算法：f

9、uzzy逻辑与fuzzy推理,3.1fuzzy逻辑的生物基础,第三章仿生行为算法：fuzzy逻辑与fuzzy推理,3.2fuzzy集合及其运算,01,3.2.1fuzzy集合及其表示,02,3.2.2fuzzy集合的运算,03,3.2.3贴近度、择近原则与模式识别,04,3.2.4截集与分解定理,05,3.2.5通常映射的fuzzy扩张,06,3.2.6隶属函数的确定,第三章仿生行为算法：fuzzy逻辑与fuzzy推理,3.3fuzzy关系与fuzzy矩阵,3.3.2fuzzy关系,02,3.3.5fuzzy相似关系与fuzzy分类,05,3.3.1通常关系,01,3.3.4fuzzy等价关系

10、与fuzzy分类,04,3.3.3fuzzy矩阵,03,3.3.6fuzzy相似矩阵的确定,06,第三章仿生行为算法：fuzzy逻辑与fuzzy推理,3.4fuzzy推理的各种模型,01,3.4.1简单fuzzy推理模型,03,3.4.3多重fuzzy推理模型,05,3.4.5多重多维多输出fuzzy推理模型,02,3.4.2多维fuzzy推理模型,04,3.4.4多重多维fuzzy推理模型,第三章仿生行为算法：fuzzy逻辑与fuzzy推理,3.5cri方案下的fuzzy推理算法,3.5.1简单fuzzy推理模型的mamdani算法,01,3.5.2多维fuzzy推理模型的mamdani算法

11、,02,3.5.3多重fuzzy推理模型的mamdani算法,03,3.5.4多重多维fuzzy推理模型的mamdani算法,04,3.5.5cri方案下fuzzy推理的其他算法,05,3.5.6fuzzy推理算法的mp再现分析,06,第三章仿生行为算法：fuzzy逻辑与fuzzy推理,3.63i方案下的fuzzy推理算法,3.6.1fuzzy推理的fmp3i方案,01,3.6.3fuzzy推理的0型fmp3i算法,03,3.6.5fuzzy推理的fmt3i方案与0型fmt3i算法,05,3.6.2fuzzy推理的zadeh型fmp3i算法,02,3.6.4fuzzy推理的fmp-3i方案与0型fmp-3i算法,04,3.6.6fuzzy推理的fmt-3i方案与0型fmt-3i算法,06,c,3.7.3还原炉氢气流量的fuzzy控制,b,3.7.2目标跟踪系统的fuzzy控制,d,3.7.4fuzzy逻辑的硬件实现,a,3.7.1fuzzy控制器的设计,第三章仿生行为算法：fuzzy逻辑与fuzzy推理,3.7应用举例：fuzzy逻辑控制,04,part one,参考文献,参考文献,感谢聆听,