人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)和進(jìn)化計(jì)算的相互融合
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過學(xué)習(xí)和訓(xùn)練獲得用數(shù)據(jù)表達(dá)的知識(shí)，除了可以記憶已知的信息之外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還具有較強(qiáng)的概括能力和聯(lián)想記憶能力。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能控制、模式識(shí)別、聚類分析和專家系統(tǒng)等方面都取得了令人鼓舞的進(jìn)展。但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理知識(shí)表示體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值上，表達(dá)比較難以理解，這是它的一個(gè)缺點(diǎn)。
模糊系統(tǒng)以扎德創(chuàng)立的模糊集合論為基礎(chǔ)，抓住了人類思維中的模糊性特點(diǎn)，以模糊推理來處理常規(guī)方法難以解決的難題,能對(duì)復(fù)雜事物進(jìn)行模糊識(shí)別、模糊度量。
目前,模糊系統(tǒng)在自動(dòng)控制、信息處理、人工智能等方面都得到了廣泛的應(yīng)用。模糊系統(tǒng)的顯著特點(diǎn)是能夠直接地表示邏輯，適于直接的或高級(jí)的知識(shí)表達(dá),具有較強(qiáng)的邏輯功能。
但是對(duì)于模糊系統(tǒng)來說，模糊推理雖然是一種善于表現(xiàn)知識(shí)的推理方法，但它沒有本質(zhì)地獲取知識(shí)的能力，模糊規(guī)則的確定也比較困難，通常需要領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)的指導(dǎo)。
因此如何構(gòu)造可自動(dòng)處理模糊信息的模糊系統(tǒng),即實(shí)現(xiàn)模糊規(guī)則的自動(dòng)提取和模糊變量隸屬度函數(shù)的自動(dòng)生成及優(yōu)化，一直是困擾模糊信息處理技術(shù)進(jìn)一步推廣的難題。隨著對(duì)模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的深入，兩個(gè)領(lǐng)域間相互獨(dú)立的關(guān)系逐漸改變。
如果將它們進(jìn)行綜合，即將符號(hào)邏輯推理方法與聯(lián)接機(jī)制方法進(jìn)行結(jié)合，將數(shù)值方法和模糊邏輯方法進(jìn)行結(jié)合，其優(yōu)勢(shì)將遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于單項(xiàng)研究。
模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合導(dǎo)致了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)生，許多學(xué)者已對(duì)此進(jìn)行了嘗試。進(jìn)化計(jì)算模擬生物進(jìn)化的過程，依據(jù)適者生存、優(yōu)勝劣汰的進(jìn)化規(guī)則，對(duì)包含可能結(jié)果的種群反復(fù)進(jìn)行基于遺傳的操作，不斷生成新的種群并使種群不斷進(jìn)化，同時(shí)以全局并行搜索方式來搜索優(yōu)化種群中的最優(yōu)個(gè)體，以求得滿足要求的最優(yōu)解。其主要優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單、魯棒性強(qiáng)、搜索空間大。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)和權(quán)值的訓(xùn)練是一個(gè)十分重要而困難的問題,傳統(tǒng)的方法多是憑經(jīng)驗(yàn)或啟發(fā)知識(shí)來設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò),用梯度法來確定其中的權(quán)值，常常需要進(jìn)行反復(fù)試驗(yàn)而且還很難找到最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和權(quán)值。
而進(jìn)化計(jì)算機(jī)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)設(shè)計(jì)和訓(xùn)練提供了一種新的途徑，這就是進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)、進(jìn)化算法三者研究同步發(fā)展、相互滲透、界限日益模糊，人們逐漸認(rèn)識(shí)到由三者交叉組成的新系統(tǒng)具有更強(qiáng)的功能，因而三者相互融合的研究是當(dāng)今三個(gè)分支研究的熱點(diǎn)。
違背常識(shí)的深度學(xué)習(xí)識(shí)別能力
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原始的啟發(fā)
如何比醫(yī)生識(shí)別患者病情惡化早八個(gè)小時(shí)
如何自動(dòng)化標(biāo)注海量數(shù)據(jù)
Python必學(xué)知識(shí)點(diǎn)總結(jié)
深度學(xué)習(xí)中為什么不同的特征信息可以直接相加
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