第2章 计算智能概述
随着数学和计算机技术的发展,计算在各领域越来越显示出强大的威力,从计算的角度审视世界已经成为我们在数字化时代生存的一种特殊的思维方式。1992年,美国学者James首次提出计算智能的概念。计算智能(Computational Intelligence,CI),又称为计算智能,是有别于符号智能的人工智能的新领域。1992年,贝慈德克在《Approximate Reasoning》学报上首次提出了此概念。1994年,关于神经网络、进化程序设计和模糊系统的三个IEEE国际会议联合举行了首届计算智能大会,标志着计算智能正式形成。它是借鉴仿生学的思想,基于人们对生物体智能机理的认识,采用数值计算的方法模拟和实现人类的智能。它是基于数学、物理学、生物学、心理学、神经科学、计算机科学及智能技术等多门学科相互交叉的一门新兴学科,主要包括人工神经网络,进化计算和模糊系统,是智能技术的一个重要的研究领域。作为人工智能的一个重要领域,计算智能因其智能性、并行性和健壮性,得到了众多研究者的广泛关注。目前已在算法理论和性能方面取得了突破性的进展,一些研究成果已经成功应用到模式识别、图像处理、控制、优化、医学、金融、气象、航天航空和通信等领域,例如:语音识别,签字识别,指纹,人脸识别,RNA与DNA序列分析,心电图,癌细胞识别,导航,机械手运动控制,运载体轨迹控制等,并产生了巨大的经济效益和社会效益[1]。计算智能的一些应用领域包括:
(1)金融工程
将计算智能应用于金融领域,推动了经济的快速发展,例如:在股市预测领域,采用BP等神经网络建立的趋势变动模型,通过预测证券市场的未来变化趋势,为政府及金融监管部门决策提供了新的参考工具和决策依据。
(2)生物医学
基于计算智能领域的神经网络算法以及其自适应特点,将其应用于计算机辅助医学诊断和生物医学信号分析。例如,采用全局和分段的波形因数等几种统计特性进行特征选择,然后再利用径向基函数神经网络对膝关节摆动信号进行有效的诊断。
(3)军事
计算智能是利用现代计算工具模拟生命演化过程进行信息的获取、分析、理论应用的一种手段。人们利用计算智能解决国家安全和军事领域中出现的无法用传统方法解决的问题,并且取得了一些新的进展。近年来,计算智能在军事领域中的应用在不断地拓宽和进一步深入。
(4)系统仿真技术
近20年来,计算智能作为模拟人类智能求解问题的一种有效途径,正广泛应用于系统仿真领域,克服了传统的系统仿真技术存在的局限性。