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      智能科技在中國全面振興

      點(diǎn)擊次數(shù):2555 更新時(shí)間:2012-03-09
       

        人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)今智能科技中的基礎(chǔ)技術(shù),它的連接機(jī)制與人工智能的符號(hào)推理機(jī)制并列,成為智能科技的兩大陣營。它模擬人腦的解剖生理學(xué)特征,用許多并行的簡單神經(jīng)元,以一定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)連結(jié)成網(wǎng),既接受外界信息,又相互刺激,更擅長于分布存儲(chǔ),聯(lián)想記憶,反饋求精,黑箱映射,權(quán)值平衡,動(dòng)態(tài)逼近,全息存錄,容錯(cuò)防失,加之以神經(jīng)元巨量互連,形成強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自組織、自診斷、自修復(fù)能力,其網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間權(quán)值強(qiáng)度不斷反饋,動(dòng)態(tài)分析,與語言、視聽人機(jī)接口的密切配合,可自動(dòng)獲取人類專家豐富的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn),并模擬人腦的邏輯推理、形象思維以至靈感突現(xiàn),恰如其分地處理各種不準(zhǔn)確、不完善、不確定的信息,推理得出正確結(jié)論。 

        模糊邏輯模仿人腦的不確定性概念判斷、推理思維方式,對(duì)于模型未知或不能確定的描述系統(tǒng),以及強(qiáng)非線性、大滯后的控制對(duì)象,應(yīng)用模糊集合和模糊規(guī)則進(jìn)行推理,表達(dá)過渡性界限或定性知識(shí)經(jīng)驗(yàn),模擬人腦方式,實(shí)行模糊綜合判斷,推理解決常規(guī)方法難于對(duì)付的規(guī)則型模糊信息問題。模糊邏輯善于表達(dá)界限不清晰的定性知識(shí)與經(jīng)驗(yàn),它借助于隸屬度函數(shù)概念,區(qū)分模糊集合,處理模糊關(guān)系,模擬人腦實(shí)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。 

        遺傳算法是一種以“電子束搜索”特點(diǎn)抑制搜索空間的計(jì)算量爆炸的搜索方法,它能以解空間的多點(diǎn)充分搜索,運(yùn)用基因算法,反復(fù)交叉,以突變方式的操作,模擬事物內(nèi)部多樣性和對(duì)環(huán)境變化的高度適應(yīng)性,其特點(diǎn)是操作性強(qiáng),并能同時(shí)避免陷入局部極小點(diǎn),使問題快速地全局收斂,是一類能將多個(gè)信息全局利用的自律分散系統(tǒng)。運(yùn)用遺傳算法(GA)等進(jìn)化方法制成的可進(jìn)化硬件(EHW),可產(chǎn)生超出現(xiàn)有模型的技術(shù)綜合及設(shè)計(jì)者能力的新穎電路,特別是GA*的全局優(yōu)化性能,使其自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自組織、自進(jìn)化能力獲得更充分的發(fā)揮,為在無人空間場所進(jìn)行自動(dòng)綜合、擴(kuò)展大規(guī)模并行處理(MPP)以及實(shí)時(shí)、靈活地配置、調(diào)用基于EPGA的函數(shù)級(jí)EHW,解決多維空間中不確定性的復(fù)雜問題開通了航向。 

        專家系統(tǒng)是收集應(yīng)用人類專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),模仿專家處理知識(shí)和解決問題的方法,編制成計(jì)算機(jī)智能軟件系統(tǒng),在通過人機(jī)結(jié)合不斷獲得反饋信息的情況下,實(shí)時(shí)在線地對(duì)規(guī)則、事例和模型實(shí)行獨(dú)立決策的一種問題求解或控制系統(tǒng)。這種計(jì)算機(jī)智能系統(tǒng)具有啟發(fā)性、透明性和靈活性,在不受時(shí)間、空間和環(huán)境影響情況下,率、準(zhǔn)確無誤、周密全面、迅速不疲倦地完成工作,其解決問題能力和知識(shí)的廣博性可超過人類專家,又克服了人類專家因疏忽、遺忘、緊張、疲倦等干擾因素造成的偏差和錯(cuò)誤,因而其推廣、應(yīng)用具有巨大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。 

        模式識(shí)別是模擬人腦形象思維,根據(jù)事物的特征、形象或關(guān)系,辨識(shí)、判定和處理事物的一種智能決策方法和技術(shù),它廣泛應(yīng)用于科研生產(chǎn)中,是一種具有重大價(jià)值的技術(shù)方法。 

        粗糙集理論則是在離散歸一化處理其在測量中所得的數(shù)據(jù)集合,通過基于集合元素的不可分辨關(guān)系的代數(shù)運(yùn)算,利用條件與結(jié)果屬性中的大量有用特征、有效數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)知識(shí),在決策規(guī)則的初步簡化計(jì)算中取得核值,然后進(jìn)一步簡化規(guī)則并根據(jù)問題要求選取zui小決策算法給予實(shí)際應(yīng)用,去除大量信息中的多余屬性,降低信息空間的維數(shù)和屬性數(shù)量。它可大大簡化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和樣本數(shù)量,縮短訓(xùn)練時(shí)間,是智能科技中一種具有根本意義的分析方法。這種方法是基于測量數(shù)據(jù)集而獲取知識(shí)的,故對(duì)虛擬儀器的智能化發(fā)展具有重大意義。。。。。。。。。。 

        混沌運(yùn)動(dòng)是確定性系統(tǒng)中局限于有限相空間的高度不穩(wěn)定運(yùn)動(dòng),是無序中的有序,它使事物在長時(shí)間的行為中顯示出表面上的某種混亂。混沌現(xiàn)象的特征是“非周期背后隱藏的有序性”以及“對(duì)初始條件的敏感依賴性”,充分利用混沌特征,在智能信息處理中實(shí)施非線性決策和預(yù)測、非線性系統(tǒng)辨識(shí)、模式識(shí)別、圖像數(shù)據(jù)壓縮、高性能保密、多目標(biāo)搜索,以及無限豐富、精彩絕倫的計(jì)算機(jī)繪畫等種種神奇應(yīng)用。  。。。。。

        分形理論研究非線性系統(tǒng)產(chǎn)生的不光滑和不可微的幾何形體及其內(nèi)在結(jié)構(gòu)的比例自相似性,為研究掌握自然界一切復(fù)雜事物的運(yùn)動(dòng)變化規(guī)律提供了強(qiáng)有力的工具和方法。 。。。。。

        小波分析是現(xiàn)代分析數(shù)學(xué)這棵大樹的主干和zui的結(jié)晶。從形象直觀上看,小波是指人們可以觀察到的zui短、zui簡單的正負(fù)相同、具有衰減性的振蕩波;而從數(shù)學(xué)上說,小波函數(shù)f(t)是具有其中心三個(gè)條件的窗口函數(shù),它既能刻劃信號(hào)在時(shí)域和頻域的局部化特性,又能*保留信號(hào)的全部信息,而且具有變焦距性質(zhì),即對(duì)于只在瞬間出現(xiàn)的高頻信號(hào)具有很窄的時(shí)間窗口,而在低頻段又具有很寬的不同尺度的變換。小波分析的實(shí)質(zhì)是反映事物世界的波粒二重性以及局部與整體多層次展現(xiàn)的辯證關(guān)系,其zui吸引人的特點(diǎn)就在于時(shí)頻定位和多尺度近似能力,在自適應(yīng)控制、魯棒控制、非線性控制、過程辨識(shí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等眾多領(lǐng)域都取得了豐碩的成果。。。。。。。。。 

        分形與混沌是本質(zhì)上一致的兩個(gè)方面?;煦缡录诓煌臅r(shí)間表現(xiàn)出相似的變化模式,而分形則是在空間標(biāo)度下表現(xiàn)的相似性。混沌所關(guān)注的是其復(fù)雜的不穩(wěn)、發(fā)散、收斂的過程,而分形則是刻畫混沌運(yùn)動(dòng)的直觀的幾何語言。混沌、分形和小波分析的有機(jī)結(jié)合有著極豐富的內(nèi)涵和深刻的哲理,它必將為材料分子自動(dòng)組裝、高速基因測序及蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測等重大的精微科技難題的解決提供強(qiáng)有力的工具,也將為儀器儀表的虛擬化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化開拓出光輝前景。 

        物元可拓方法是在多種已知的一般決策的比較和優(yōu)選的基礎(chǔ)上,根據(jù)各層次、各階段產(chǎn)生的不相容的矛盾問題的需要,進(jìn)而突破常規(guī)地、拓展性地采取創(chuàng)造性決策技巧,抓住關(guān)鍵策略,zui大限度地滿足主系統(tǒng)、不相容的矛盾轉(zhuǎn)化為相容關(guān)系,從而實(shí)現(xiàn)全局性*決策目標(biāo)。它是在復(fù)雜系統(tǒng)中化解次要矛盾,解決主要矛盾和關(guān)鍵性難題的有力手段,也將會(huì)對(duì)儀器儀表的虛擬化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化的發(fā)展進(jìn)程作出重大貢獻(xiàn)。 

        數(shù)據(jù)融合技術(shù)是對(duì)多信息源測得的數(shù)據(jù),根據(jù)其在整個(gè)系統(tǒng)的重要性和可信度分配以不同的權(quán)值比重,綜合計(jì)算出該特征屬性總體*化表征值的一種技術(shù)方法。它是一種對(duì)復(fù)雜事物屬性的優(yōu)化測量和表征技術(shù),對(duì)高技術(shù)開發(fā)研究具有極重要的意義。 

        總之,當(dāng)今世界的智能科技正在飛速、全面地向前發(fā)展。 

       
       
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