軟計算研究綜述課件

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(目錄)軟計算概述軟計算組成軟計算特點軟計算分類軟計算融合軟計算概述信息處理問題大致可分為兩類：結構性問題和非結構性問題。傳統(tǒng)觀點中計算是和數(shù)字相聯(lián)系的。隨著計算機技術發(fā)展，計算又和字符聯(lián)系在一起。這兩種計算都和精確性有關，此時計算概念的含義就是要產(chǎn)生精確的計算結果。但實際中一些與復雜知識和智能機理有關的問題，或由于不要求精確解，或由于求精確解代價太大，這時一些近似解或次優(yōu)解己能滿足需要并被接受。從這一角度出發(fā)，1992年模糊集奠基人Zadeh提出了軟計算的概念。1994年,他提出了將計算分成兩類：硬計算(HardComputing,HC)和軟計算。軟計算(SoftComputing,SC)概念由此形成并被廣泛接受。軟計算概述軟計算(SoftComputing)方法是將模糊技術與智能技術相結合來解決不確定性問題而提出的，是能夠處理現(xiàn)實環(huán)境中一種或多種復雜信息的方法集合。軟計算組成根據(jù)Zadeh對軟計算方法的概括性基本劃分，軟計算包括五種主要方法：“進化計算”(EvolutionaryComputation)、模糊邏輯(FuzzyLogieal)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANNs)、粗糙集(RoughSetS)和概率推理(ProbabilisticReasoning)。有學者認為還應該包括混沌理論(chaosTheory)、分類系統(tǒng)(ClassifierSystem)、一些和認知(Cognitive)有關的學習規(guī)則；還有的學者認為還應包括免疫網(wǎng)絡(ImmuneNetworkS)、分形(Fractal)和小波(Wavelet)等方法。模糊邏輯模糊邏輯指模仿人腦的不確定性概念判斷、推理思維方式，對于模型未知或不能確定的描述系統(tǒng)，以及強非線性、大滯后的控制對象，應用模糊集合和模糊規(guī)則進行推理，表達過渡性界限或定性知識經(jīng)驗，模擬人腦方式，實行模糊綜合判斷，推理解決常規(guī)方法難于對付的規(guī)則型模糊信息問題。模糊邏輯善于表達界限不清晰的定性知識與經(jīng)驗，它借助于隸屬度函數(shù)概念，區(qū)分模糊集合，處理模糊關系，模擬人腦實施規(guī)則型推理，解決因“排中律”的邏輯破缺產(chǎn)生的種種不確定問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡神經(jīng)網(wǎng)絡是由大量處理單元(神經(jīng)元、處理元件等)廣泛互連而成的網(wǎng)絡，它是在現(xiàn)代神經(jīng)科學研究成果的基礎上提出的，反映了人腦功能的基本特性。但它并不是人腦的真實描寫，而是人腦的某種抽象、簡化與模擬。網(wǎng)絡的信息處理由神經(jīng)元之間的相互作用來實現(xiàn)，知識與信息的存貯表現(xiàn)在網(wǎng)絡元件互連間分布式的物理聯(lián)系，網(wǎng)絡的學習和識別則是決定于各神經(jīng)元連接權系數(shù)的動態(tài)演化過程。從仿生學角度提出的神經(jīng)元一般由三部分組成：加權求各部分、線性動態(tài)系統(tǒng)部分和非線性函數(shù)映射部分。概率推理概率推理就是根據(jù)某一類事件中部分事件出現(xiàn)的概率,推出該類所有事件出現(xiàn)的概率的推理。其方法可以分為兩類：單值(single一value)系統(tǒng)和間隔取值(interval一value)系統(tǒng)。概率計算提供了一種估計隨機性對系統(tǒng)結果影響的方法。軟計算特點傳統(tǒng)計算（硬計算）的主要特征是嚴格、確定和精確。但是硬計算并不適合處理現(xiàn)實生活中的許多問題，例如駕駛汽車。而軟計算（SoftComputing,SC）通過對不確定、不精確及不完全真值的容錯以取得低代價的解決方案和魯棒性。它模擬自然界中智能系統(tǒng)的生化過程（人的感知、腦結構、進化和免疫等）來有效處理日常工作。硬計算的主要特征：（1）易于建立問題的規(guī)范數(shù)學模型；（2）建立的數(shù)學模型易于求解，且能達到較高的精確度；（3）解具有較好的穩(wěn)定性。軟計算的主要特征：（1）難于建立問題的規(guī)范數(shù)學模型；（2）難于得到問題的較高精度的解；（3）算法具有較好的適應性，能夠適應動態(tài)環(huán)境。軟計算分類12按方法的種類來劃分按方法的性質來劃分{模糊邏輯或模糊計算、神經(jīng)計算、概率推理、進化計算、混沌系統(tǒng)、序數(shù)優(yōu)化、模擬退火、粗糙集計算、其他}。針對軟計算中各種方法的特點，關于軟計算的分類主要有以下兩種:{知識驅動方法集(模糊計算、近似計算、粗糙集計算、其他),數(shù)據(jù)驅動搜索和優(yōu)化算法集(神經(jīng)計算、進化計算、模擬退火、其他)}。軟計算融合目前，存在多種軟計算融合技術。軟計算融合技術的分類有不同的方式，可以從邏輯結構、融合內容、融合成員性質、融合時序等方面進行分類。按照邏輯結構，可分為串聯(lián)結構、鑲嵌結構、并聯(lián)結構。按照融合內容，可分為組合融合、容錯融合、分層融合。按照融合成員性質可分為:軟計算之間融合、軟計算與硬計算之間融合。按照融合時序，可分為同步融合、異步融合?？偨Y隨著信息技術的發(fā)展，人們獲得大量結構復雜、內容不確定的數(shù)據(jù)，如何快速有效地從這些數(shù)據(jù)中取