文档介绍：会计学
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智能计算几种算法解析
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智能计算几种经典算法解析
●人工神经网络算法
●模糊系统算法
●遗传算法
●退火算法
●展望
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智能计算几种经典算法解析
随着计算机技术的飞速发展，智能计算方法的应用领域也越来越广泛。本文介绍了当前存在的一些智能计算方法，阐述了其工作原理和特点，同时对智能计算方法的发展进行了展望。
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智能计算几种经典算法解析
引言
智能算法也称作为“背影算法”，是人们从现实的生活中的各种现象总结出来的算法。它是从自然界得到启发，模仿它的原理而得到的算法，这样我们可以利用仿生原理进行设计我们的解决问题的路径，这就是智能计算的思想。这方面的内容很多，如人工神经网络技术、遗传算法、模拟退火算法等，下面分别对其进行分析。
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◆人工神经网络
人工神经网络是在对人脑组织结构和运行机制的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。早在本世纪40年代初期，心理学家McCulloch、数学家Pitts就提出了人工神经网络的第一个数学模型，从此开创了神经科学理论的研究时代。其后，F Rosenblatt、Widrow和J. J .Hopfield等学者又先后提出了感知模型，使得人工神经网络技术得以蓬勃发展。
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智能计算几种经典算法解析
◆ 人工神经网络的特点
1. 人工神经网络的知识存储容量很大。
2. 具有很强的不确定性信息处理能力。
3. 健壮性。生物神经网络不会因为个 别神经元的损失而失去对原有模式的记忆。
4. 神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统
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◆ BP人工神经网络模型的构造
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◆模糊系统算法
模糊概念在生活中普遍存在，如“高”，“大”等。这些模糊概念蕴含了许多了许多不确定信息，人脑可以很容易的通过这些不完整不精确信息做出判断和决策。然而，对于精确的电子计算机而言，处理含糊不清的信息却是相当困难的。基于这个原因，美国控制论专家扎德（）于1965年提出了模糊集合的概念
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◆模糊系统特点
基于模糊数学理论包括迷糊集合、模糊逻辑、模糊规则、模糊推理和隶属度等。
在模糊系统中，元素与模糊集合之间的关系是不确定的，即在传统集合论中元素与集合“非此即彼”的关系不确定。元素与模糊集合的隶属关系是通过隶属度函数来度量的。当一个元素确定属于某个模糊集合，则这个元素对该迷糊集合的隶属度为1；当这个元素确定不属于该模糊集合时，则此时的隶属度值为0；当无法确定该元素是属于某个模糊集合时，隶属度值为一个属于0到1之间的连续数值。
在迷糊系统中，知识是以模糊规则的形式存储的。
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◆自校正模糊控制
针对普遍控制器参数和控制规则在系统运动时无法在线调整，自适应能力差的缺陷，自校正模糊控制器可以在线修正模糊控制器的参数或控制规则，从而增强模糊控制器的自适应能力，提高了控制系统的动静态性能和鲁棒性。
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