14、计算智能领域的全面解析与应用探索

计算智能领域的全面解析与应用探索

1. 计算智能概述

计算智能这一术语是在20世纪末由电气与电子工程师协会（IEEE）组织一系列重要会议后提出的，随后成立了IEEE计算智能协会。不过，其涵盖的学科和问题早已存在。它的起源可追溯到20世纪中叶甚至更早，与“人工智能”概念紧密相关。然而，如今“人工智能”更多地与逻辑、认知、自然语言处理和归纳等方面联系在一起，而“计算智能”则朝着“受自然启发”的方向发展，成为传统计算方法的替代方案。

计算智能的主要支柱包括：
- 模糊逻辑：一种更贴近人类推理方式的方法。
- 人工神经网络：模拟人类大脑的工作原理。
- 进化算法：模仿基于种群的遗传进化过程。
- 基于上述方法的动态进化系统。

此外，一些研究领域如基于信念的Dempster - Shafer理论、混沌理论、群体和集体智能等也被视为计算智能的边缘领域。模式识别、图像处理、商业和视频分析等应用领域，以及与统计学习相关的研究领域（如支持向量机、概率论、贝叶斯和马尔可夫模型等），有时也被纳入计算智能的范畴。

计算智能的主要目标是为物理对象、环境或社会过程和现象的理解、表示、建模、可视化、推理、决策、预测、分类、分析和控制等方面的现有开放问题提供高效的计算解决方案，而传统方法（主要是基于“第一原理”的确定性方法，通常用微分方程表示）无法提供有效或实用的解决方案。

计算智能的另一个特点是提供具有“智能”特征的解决方案，这种“智能”通常被认为是人类独有的。例如，模糊逻辑系统可以像人类一样做出决策，与确定性专家系统和概率关联规则形成鲜明对比；人工神经网络处理数据的方式更接近人类大脑；进化计算中，候选解决方案的种群像自然界中的物