计算智能：神经网络与模糊计算原理

"本章介绍了计算智能中的三个主要领域：神经计算、模糊计算和遗传算法。在神经计算部分，详细探讨了神经网络的组成和特性，包括生理神经元的结构和功能，以及人工神经元的数学描述。通过举例展示了人工神经元如何实现简单的逻辑功能。" 在这章内容中，首先介绍了神经计算的基础——神经网络。神经网络的灵感来源于生物大脑的神经元网络结构。生理神经元是神经网络的基本组成单位，它们通过突触与其他神经元连接，形成复杂的网络，负责传递兴奋和抑制信号。据研究，人脑中含有数量庞大的神经元，这些神经元通过高度复杂的拓扑结构，执行记忆和思维功能。 人工神经元是神经网络在计算机科学中的抽象表现。它模拟了生物神经元的行为，用数学模型来描述神经元之间的交互。一个典型的人工神经元模型包括多个输入xi，对应的权重wi，以及一个内部阈值θ。神经元的输出由输入与权重的加权和与阈值的比较决定，这个过程通常通过一个激励函数f()来实现。例如，sigmoid函数常被用作激励函数，因为它可以产生平滑且连续的输出，使得神经元能够模拟出类似生物神经元的非线性响应。 人工神经元可以实现简单的逻辑功能。例如，一个具有两个输入和一个输出的神经元，通过调整权重和阈值，可以实现逻辑门的功能，如AND、OR、NOT等。在这个例子中，通过设置不同的阈值和权重，神经元可以对输入的逻辑值进行逻辑运算，从而实现特定的逻辑功能。 除了神经计算，本章还提到了模糊计算和遗传算法，这两个领域也是计算智能的重要组成部分。模糊计算处理的是不精确或不确定的信息，而遗传算法则是一种基于生物进化原理的优化方法，常用于解决复杂问题的求解。尽管这部分没有详细介绍，但它们都展示了计算智能如何利用模拟自然机制的方法来处理现实世界的问题。 总结起来，这章内容深入浅出地讲解了神经计算的核心概念，包括神经元的生物学背景、人工神经元的数学模型及其在实现逻辑功能上的应用，并简要提及了模糊计算和遗传算法，为理解计算智能的广度和深度提供了基础。