测试智能信息处理

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1、7/21/20211数据结构智能信息处理与算法IntelligentInformationProcessingandAlgorithm李勇明yongmingli@cqu.edu.cn重庆大学通信工程学院一、智能信息处理是一门综合性的交叉学科，是信息科学的前沿领域，主要研究利用智能技术对信息进行处理的理论、方法与技术。二、开设智能信息处理课程的必要性：国家信息化发展的需要；学科理论发展的需要；培养高素质信息处理人才的需要。国家《2006—2020年国家信息化发展战略》规划中指出，信息化是充分利用信息技术，开发利用信息资源，促进信息交流和共享，提高经济增长质量，

2、推动经济社会发展转型的历史进程。20世纪90年代以来，信息技术不断创新，信息产业持续发展，信息网络广泛普及，信息化成为全球经济社会发展的显著特征，并逐步向一场全方位的社会变革演进。课程说明三、智能信息处理研究的主要内容——概述——具体主要智能信息处理方法——智能信息处理方法的实现及应用研究四、智能信息处理的特点（1）智能信息处理是人工智能与信号信息处理相结合的产物（2）智能信息处理的基础理论：数据融合、神经计算、模糊计算、进化计算，等（3）以智能信息处理为主要计算方法智能信息处理：是人工智能技术与信息技术结合的产物，广泛地模拟人的智能来处理各种复杂信息，包括

3、非结构化信息、海量信息、不完全信息、不确定信息、模糊信息、多媒体信息、时间空间信息、认知信息等。主要技术与方法：数学统计、神经网络信息处理、模糊计算、进化计算，等。五、智能信息处理的应用智能通信、机器人、智能信号与信息处理、智能交通、智能医疗，等第1章概述信息技术组成部分主要历史发展主要技术分类目前研究现状和趋势信息技术组成部分信息获取信息传输信息处理信息应用信息源1.1智能计算及其主要发展历史20世纪90年代，符号物理和连接机制结合1992年，智能计算依靠数字材料生物智能、人工智能、智能计算人工神经网络为主导，与模糊逻辑系统、进化计算以及信号与信息学科的综

4、合集成人工神经网络特点：并行性、互连性、存储分布性、非线性、容错性、结构可变性、计算非精确性模糊计算特点：非确定性进化计算特点：并行性、随机性1.2智能信息处理的主要技术神经计算技术BP,RBF,Hopfield,随机型,自组织竞争型权值计算，优化，软硬件实现，应用模糊计算技术模糊逻辑，粗糙集应用进化计算技术GA,Tabu，PSO，ACO软硬件实现，应用1.2.1神经计算技术NAPAN的提出和简化非线性（nonlinear），适应的（adaptive），并行的（parallel），模拟的（analogy），网络（network）神经网络接近人脑的表现与符号主

5、义的区别前者：认知的基本元素是神经细胞，认知过程是大量神经细胞的连接引起神经细胞的不同兴奋状态和系统表现出的总体行为。后者：认知的基本元素是符号，认知过程是对符号表示的运算。PCASVM神经轴突与人工神经网络简图神经网络接近人脑的表现能够处理连续的模拟信号（例如连续变换的图像信号）能够处理不精确的、不完全的模糊信息。冯.诺依曼计算机给出的是精确解，神经网络给出的是次最优的逼近解。神经网络并行分布工作，各组成部分同时参与计算；单个神经元的动作速度不快，但网络总体的处理速度极快。神经网络具有鲁棒性，即信息分布于整个网络各个权重变换之中，某些单元的障碍不会影响网络

6、的整体信息处理功能。神经网络具有较好的容错性，即在只有部分输入条件，甚至包含了错误输入条件的情况下，网络也能给出正确的解。神经网络在处理自然语言理解、图像识别、智能机器人控制等疑难问题方面具有独特的优势。PCA（principalcomponentsanalysis）一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上，第二大方差在第二个坐标（第二主成分）上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。设法将原来变量重新组合成一组新的

7、互相无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的综合变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析，也是数学上处理降维的一种方法。与用全维观测空间相比，可以更好的推广到独立于训练集的数据时间代价小SVM支持向量机是将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。对支持向量的分类等价于对整个样本集的分类针对小样本情况1.2.2模糊计算技术模糊理论的提出（不相容

8、原理）与其它方法的主要区别无需提供数据之外的先验信息