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1、精品_精品资料_智能信息处理是干什么的？举2 到 3 个例子说明智能信息处理在生活中的应用.是利用运算机对物体、图像、语音、字符等进行自动识别的技术,它的一般过程包括：样本采集、信息的数字化、预处理、数据特点的提取、与标准模式进行比较、分类识别.例子：图形识别及语言识别.如手写汉字的识别、语音识别、数据挖掘、理的应用实例.智能检索都是第一章模糊集合 Fuzzy Set模式识别 Pattern Recognition模糊模式识别 Fuzzy Pattern Recognition粗糙集 Rough Set智能信息处蚁群算法 Ant Colony Optimization, ACO生物神经网络 B
2、iological Neural Network, BNN生物神经元 neuron径向基函数 RBF （ Radial basis function ）SOM网络： Self -Orginazing Maps network自组织网络可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_/* 明白旅行商问题（ TSP, traveling salesman problem学问库 Knowledge Base）下近似集 Lower Approximation Set上近似集 Upper Approximation Set不行辨论关系 indiscernibility relation 称为等价关系约简
3、 Reduction“信息素”（ pheromone ）可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_考模糊集合的表示： （ 1）是离散的（ 2）是连续的可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_考并、交、补可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_考基于隶属度的模糊判别：可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_考最大最小贴近度、欧几里得贴近度、欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、马氏距离、内积、外积可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_可编辑资料 - - - 欢迎下
4、载精品_精品资料_聚类的定义： 聚类是把有相像属性的元素归并成一组的分组过程.因此,同一个类别中的元素都相像,不同类别中的元素都相异.聚类算法的分类：1、排他式聚类例如： K 均值聚类.2、重叠式聚类例如：模糊 K 均值聚类.3、分级聚类例如：合成聚类.说明： C 均值聚类和 K 均值聚类是一个东西.相应的,模糊C 均值聚类和模糊 K 均值聚类说的也是一回事.C 或 K 的含义相同,都表示聚类的数目,只是不同的作者用的不同的字母来表示.可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_聚类中心 m i 的确定： 随机抽取 C 个样本,把它们作为mi
5、, i=1,2, ,CC 均值聚类算法过程（ 1）适当挑选 c 个类的初始中心.（2） 在第 k 次迭代中,对任意一个样本,求其到c 个中心的距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类.（3） 分别运算每一类的均值,并用之来更新该类的中心值.（4） 对于全部的 c 个聚类中心,假如利用（ 2）（ 3）的迭代法更新后,值保持不变,就迭代终止,否就连续迭代.C均值聚类算法的最大优势在于简洁和快速. 其关键在于初始中心的挑选和距离公式.模糊聚类模糊 C 均值聚类算法定义： 通过优化目标函数得到每个样本点对全部类中心的隶属度,从而打算样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的方法.表示 xi 到 mj
6、的距离的平方注：以上准就函数及其各个字母的含义是重点可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_模糊 C 均值聚类算法的原理说明：需要通过mj 来表示,同时, mj也需要通过来表示, 所以需要用迭代的方法来估量聚类中心即,可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_注：以上模糊 C均值算法的步骤是重点可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_其次章 :人工神经网络考什么是人工神经网络考什么是前馈神经网络,两层运算单元的前馈神经网络结构注：图片给的是三层的考试考两层的可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_考BP神经网络的激活函数的形式与要求考什么是 BP神经网络详细说明：
7、可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_考BP训练的目标函数（准就函数）是什么考BP神经网络的应用：分类与回来可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_考BP神经网络的训练过程步骤可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_第四节 支持向量机1.考英文, svm 的标准形式2. SVM 始于两类问题的解决需求 即是或否 ,0 或 1 的问题 可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_3较好的分类标准下面举例说明（看懂图）可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_4. svm 的判别函数及参数说明参数说明：5. 如何用
8、两类分类 svm 求多类 svm？并举例 .用两类 SVM 分类模型实现多类分类结果的方法和过程.答：共有两种方法. 1、成对分类法. 2 一类对余类法.以手写体数字09 的识别过程为例说明：1、成对分类法是说训练等于 45 个两类分类模型,每一个都是一种元素对另一种元素的分类模型.运算样本关于每个SVC的分类结果, 所得结果为 1 的那一类票数加 1.全部的分类模型都算完之后,统计哪一类得票数最多,就将该样本归到那一类中去.2、一类对余类法是说训练10 个两类分类模型, 每个模型分别对应一个元素与其余元素的分类,运算样本关于每个SVC的分类结果,假如决策0 为正类就 0 类得票加 1,假如
9、0 决策为负类,就 19 每一类得票都加 1.全部的分类模型都算完之后,统计哪一类得票数最多,就将该样本归到那一类中去.第五节：梯度下降法和遗传算法可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_1.梯度下降法1给定目标函数（可能详细可能抽象） ,求最值的步骤梯度下降法的例子：2公式表示2. 遗传算法基本流程,基本原理,术语,基本运算（主要明白,为更好懂得下面的例子）可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_/* 明白可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_3. 遗传算法步骤 （对比上边的流程图懂得, 为懂得下面例子）（包括挑选,交叉,变异.其中明白常见的挑选算法：）可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_*/考遗传算法例子（重要） ：可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_可编辑资料 - - - 欢迎下载精品_精品资料_可编辑资料 - - - 欢迎下载