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本章简介

现代科学技术发展的一个显著特点就是信息科学与生命科学的相互交叉、相互渗透和相互促进。生物信息学就是两者结合而形成的新的交叉学科。计算智能则是另一个有说服力的示例。计算智能设计神经计算、模糊计算、进化计算、粒群计算、蚁群算法、自然计算、免疫计算和人工生命等领域。它的研究和发展正反映了当代科学技术多学科交叉与集成的重要发展趋势。本章主要介绍神经计算、模糊计算和进化计算。

学习目标

通过对本章的学习，使学生掌握人工神经网络的结构及其知识表示和推理方法，掌握模糊集合的运算及模糊关系，掌握遗传算法的求解步骤。了解计算智能所涉及的领域和范围，了解人工神经网络的特性，了解模糊数学的基本概念。使学生了解遗传算法的应用方法。

知识结构图

重点

重点掌握人工神经网络的结构以及其知识表示和推理方法，模糊集合的运算和模糊关系，遗传算法的基本机理和求解步骤。

难点

人工神经网络的知识表示和推理方法，模糊集合的运算，遗传算法的交叉和变异机制。