计算智能：人工智能课件中探索的4个层次与模糊计算详解

本资源是一份详尽的人工智能课程讲义——"计算智能"，共137张PPT，深入探讨了计算智能的相关概念和技术。课程内容主要包括两大部分：第一节概述和第二节模糊计算。 在第一节中，计算智能被定义为一种广义的概念，它借鉴了生物系统的进化、免疫和神经网络等机制，通过数学语言进行抽象描述。核心研究内容聚焦于神经元网络、模糊计算和进化计算。计算智能的重要特征被概括为四个层次，包括适应性运算能力、容错性、模拟人脑的速度以及决策思维的正确性。区分了计算神经网络（底层硬件模型）、人工神经网络（中等层次）和生物智能（对应人脑）之间的关系。AI被看作是计算智能的一个子集，分为三个层次：生物智能（BI）、人工智能（AI），以及计算智能（CI）。 第二节则深入研究了模糊计算，这是计算智能领域的一个关键分支。模糊理论的核心概念是模糊性，它描述了客观世界中某些事物的不确定性，比如"较高"这样的描述，并与随机性进行了对比。模糊性反映了事物边界模糊的特性，而非随机性中的偶然性。模糊计算中，集合和特征函数是基本概念，集合代表具有特定属性的事物群体，特征函数则用于刻画这些集合的性质。 通过学习这份课件，学生可以了解到计算智能的基础理论、技术应用以及它与人工智能的内在联系，特别是模糊计算的方法论和实际操作。这对于理解和开发具有智能化特征的计算机系统具有重要的指导意义。