计算智能：神经网络与人工智能的应用

人工智能及其应用蔡自兴第四版（“计算”文档）是一份深入探讨人工智能领域核心概念和技术的PPT，共有39张幻灯片，涵盖了计算智能这一主题。计算智能是现代科学技术发展中一个多学科交叉的热点，它包括神经网络、模糊逻辑、进化计算和人工生命等多个子领域。这些技术不仅反映了科技融合的趋势，而且在实际应用中展现了强大的处理能力。 计算智能与人工智能有着明显的区别。计算智能主要关注数值数据的处理和方式识别，不依赖于人类知识，而是通过数值计算实现智能化，如传感器输入、数值数据处理等，具有计算顺应性、容错性以及接近人类速度的性能。例如，人工神经网络，尽管最初与人工智能有所混淆，但更准确地说应属于计算智能的一部分。麦卡洛克和皮茨在1943年提出的神经网络模型，以及威德罗和霍夫的自顺应线性元件，都是神经计算发展的重要里程碑。 20世纪60年代到80年代，神经网络研究经历了起伏，但在80年代后期由于技术进步和应用需求的增加，特别是自动控制和图像处理等领域，人工神经网络得到了复兴和发展。人工神经网络的特点包括并行分布式处理、非线性映射和通过训练自我学习的能力。这些特性使得神经计算在解决复杂问题时展现出显著优势。 总结来说，这份PPT深入剖析了人工智能中的神经计算部分，介绍了其发展历史、关键概念、技术特征以及其在实际应用中的重要性。通过学习这39张幻灯片，读者将能掌握计算智能的核心原理，理解其与人工智能的区分，并了解如何利用神经网络进行高效的数据处理和智能决策。无论是对初学者还是专业人士，这份资料都是一份宝贵的学习资源。