智能化信息技术

智能化信息技术 授课教师 李宏2009 04 主要参考资料 1 王耀南 智能信息处理技术 高等教育出版社 2003 8丁永生 计算智能 理论 技术及应用 科学出版社 2004 8黄席樾等 现代智能算法理论及应用 科学出版社 2005 4段海滨 蚁群算法原理及应用 科学出版社 2005 10李敏强等 遗传算法基本理论与应用 科学出版社 2002 3张颖 软计算方法 科学出版社 2002 5云庆夏 进化算法 冶金工业出版社 2000 5周明 孙树栋 遗传算法原理及应用 国防工业出版社 1999 6K F Man K S Tang GeneticAlgorithms Springer 1999熊和金 陈德军 智能信息处理 国防工业出版社 2006 4高隽 智能信息处理方法导论 机械工业出版社 2004 6李士勇 蚁群算法及应用 哈尔滨工业大学出版社 2004 9焦李成 免疫优化 计算学习与识别 科学出版社 2006 6BARTKOSKO FuzzyEngineering PrenticeHall 1997李弼成 只能图像处理技术 电子工业出版社汪培庄 李洪兴 模糊系统理论与模糊计算机 科学出版社 1996 3 主要参考资料 2 刘勇 康立山 非数值并行算法 第二册 遗传算法 科学出版社 1997 7陈国良 遗传算法及其应用 人民邮电出版社 1999 5王正志 薄涛 进化计算 国防科技大学出版社 2000 11阎平凡 张长水 人工神经网络与模拟进化计算 清华大学出版社2000 11王小平 遗传算法 理论 应用与软件实现 西安交通大学出版社 2002 1 第一章绪论 1 智能 intelligence 智能是个体有目的的行为 合理的思维以及有效地适应环境的综合性能力智能包括三个层次 JamesC Bezdek1992 第一层次生物智能 BiologicalIntelligence 第二层次是人工智能 ArtificialIntelligence 第三层次计算智能 ComputationalIntelligence 智能信息技术的产生和发展智能技术的产生智能信息技术的应用智能信息技术模糊计算神经计算 绪论 2 进化计算混沌计算分型计算量子计算DNA计算蚁群算法免疫算法粗集理论智能信息技术的综合集成模糊技术与神经网络结合进化计算和神经网络结合 第二章模糊计算 2 0引言模糊集合与模糊逻辑模糊集合及其运算规则模糊关系模糊逻辑及模糊推理模糊信息处理模糊模式识别模糊信息处理应用 2 1 1模糊集合及其运算规则 1 模糊集合 FuzzySet 与隶属度函数 MembershipFunction 2 1模糊集合与模糊逻辑 模糊集合 FuzzySet 给定论域U 对任意的都给定了隶属函数的一个值 将序对集 隶属度函数 MembershipFunction 模糊集合的特征函数 它给论域U中的每个元素指定一个隶属度 degreeofmembership 定义为论域U上的一个模糊子集 简称模糊集 隶属函数实例 1 Zadeh表示 2 模糊集合的表示 模糊集合的支集 supportset 的所有x的集合称为模糊集合的 支集 或 台 模糊集合的核 core 的所有x的集合称为模糊集合的 核 2 序对表示 whentheuniverseofdiscourseUiscontinuousandinfinite thefuzzysetisdenotedby 3 向量表示 4 隶属函数表示 如 老年人 和 青年人 两个模糊集合的隶属函数分别为 2 1 2隶属函数及其确定 1 隶属函数 将二值逻辑 0 1 推广至可取 0 1 区间任意值的无穷多个值的连续值逻辑 从而必须把特征函数作适当的拓广 这就是隶属函数 2 隶属函数的确定 Fuzzy统计法 2 几种常见的隶属函数 a 正态型 b 戒上型 c 戒下型 2 2FUZZYSETOPERATIONS 1 Union 2 Intersection 3 Complement Thecomplementofaset denoted isdefinedasthecollectionofall elementsintheuniversewhichdonotresideintheset ComplementofaFuzzySet 4 PROPERTIESOFFUZZYSETS 1 Commutativity 2 Associativity 3 Distributivity 4 Idempotency 5 Identity 6 Absorptivity 7 Doublenegativity 8 Algebraicsum 2 3模糊关系 1 模糊关系定义 2 模糊关系矩阵和关系图 当论域X Y为有限集时 也即X Y都是有限集 模糊关系可以用矩阵来表示 并把这个矩阵称之为模糊关系矩阵 用表示 也可以用粗黑体S表示 记作 设模糊集合 的论域分别为X Y 则直积中的模糊关系 是指以为论域的模糊子集 其序偶 x y 的隶属函数为 3 截矩阵的性质 4 模糊关系的运算 为有限集时 则上述运算可以利用模糊关系矩阵进行运算 例设有普通矩阵 模糊关系合成运算也可以利用关系图进行 2 4模糊信息处理 模式识别就是利用计算机来模拟人的各种识别能力 目前主要是对视觉能力和听觉能力的模拟 模拟人的视觉能力就是用计算机来做图像的识别和理解工作 模拟人的听觉能力就是用计算机来做语言 或各种声音 的识别和理解工作 这里的 模式 有极其广泛的含义 它或者是图形 或者是波形 或者是不同的疾病 或者是各种动植物的类别 或者是不同成分的矿石等等 总之 它包括自然界中各种各样需要识别的对象 传统的模式识别方法主要有三大类 1 统计决策方法 2 句法 或结构 方法 3 子空间方法 1 模糊聚类分析 聚类分析是数理统计中研究 物以类聚 的一种多元分析方法 在数学上 把按一定要求对事物进行分类的方法叫做聚类分析 所要进行分类的对象叫做样本 因此 聚类分析的任务在于通过数学定量地确定样本的亲疏关系 从而客观地分型划类 由于事物本身在很多情况下都带有模糊性 因此把模糊数学方法引入聚类分析 就会使分类更切合实际 这就是所谓模糊聚类分析 模糊聚类分析方法大致可分为两种 基于模糊关系上的模糊聚类法 并称为系统聚类分析法 非系统聚类法 它是先把样品粗略地分一下 然后按其最优原则进行分类 经过多次迭代直到分类比较合理为止 这种方法也称为逐步聚类法 模糊聚类分析分为以下三步 第一步 正规化首先要把各代表点的统计指标的数据标准化 以便于分析和比较 标准化 或称正规化 可以这样进行 式中x 为原始数据 为原始数据的平均值 C为原始数据的标准差 若把标准化数据压缩到 0 1 闭区间 可用极值标准化公式 第二步 标定即算出衡量被分类对象间相似程度的统计量rij i 1 2 n j 1 2 n 从而确定论域U上的相似关系 统计量rij的计算方法 1 欧氏距离法 2 数量积法 其中M是一个适当选择之正数 3 相关系数法 式中 4 指数相似系数法 其中Sk为适当选择之整数 5 非参数方法 最大 最小方法 算术平均最小方法 几何平均最小方法 绝对值指数方法 绝对值倒数方法 绝对值减数方法 夹角余弦法 第三步 聚类 为了聚类 必须是一个模糊等价关系才能聚类 为此就要对进行改造 等价关系 具有自反 对称和传递性的关系称为等价关系 而等价关系又决定集合的一个分类 2 模糊等价关系与聚类分析 例1 的自反性与对称性是显然的 且经验证可知 故为一模糊等价关系 现根据不同的 水平进行分类 综合上述结果 可画出动态分类图 如图 a 所示 3 基于相似关系的模式分类 直接根据模糊相似矩阵分类的方法 最大树法 树 是一个特殊的图 他有n个顶点 n 1个连通的边 但不含任何回路 如 b 所示 图b 图a 例2 设有3个家庭 每家有4 7人 选每人一张相片 共16张照片混在一起 由和这些素不相识的中学生对相片进行两两比较 按相貌相似程度分类 希望把三个家庭区分开 16张相片的相似矩阵如下表所示 最大树的画法 1 从顶点集V中取出任意一个顶点i 2 将rij按由大到小的顺序一次连边