-PAGE3-《計算智能導論》教學大綱課程名稱：計算智能導論英文名稱：IntroductionofComputationalIntelligence學分：3學時：40+12課程類型：必修課程性質：專業基礎課適用專業：智能科學與技術專業先修課程：離散數學、高等數學、算法設計與分析開設學期：第6學期開課院系：人工智能學院一、課程的教學目標與任務計算智能是模擬自然以實現對復雜問題求解的科學，是生物學、神經科學、認知科學、計算機科學、免疫學、哲學、社會學、數學、信息科學、非線性科學、工程學、音樂、物理學等眾多學科相互交叉融合的結果，是人們對自然智能認識和模擬的最新成果。目前計算智能已經成為智能與信息科學中最活躍的研究領域之一，它的深入發展將極大地改變人們認識自然，求解現實問題的能力和水平。計算智能導論這門課程主要介紹了計算智能的3個典型范例：人工神經網絡、進化計算、模糊系統，它們分別建模了以下自然系統：生物神經網絡、進化、和人類思維過程。通過本課程的學習，要求學生了解并掌握人工神經網絡、進化計算、和模糊系統等計算智能模型。二、課程具體內容及基本要求（一）計算智能簡介（4學時）內容：計算智能的基本概念，計算智能的典型方法和計算智能的發展歷史。1.基本要求（1）了解計算智能的發展歷史、研究現狀及發展過程中的幾個研究途徑；（2）掌握計算智能的基本概念；2.重點、難點重點：計算智能概念難點：計算智能的認知觀3.作業及課外學習要求（二）進化計算基礎（4學時）內容：進化計算的生物基礎，進化計算的一般框架，進化算法傳統的4個分支，模式定理和積木塊假設，進化計算的主要特點與適用領域。1.基本要求（1）掌握進化計算的生物基礎及一般框架。（2）理解模式定理和積木塊假設。2.重點、難點重點：進化計算的生物基礎及一般框架。難點：模式定理和積木塊假設。（三）遺傳算法（6學時）內容：經典遺傳算法，交叉算子，變異算子，控制參數和遺傳算法的應用實例。1.基本要求（1）掌握經典遺傳算法及其相關算子。（2）理解參數的調整及其設置。2.重點、難點重點：遺傳算法原理。難點：針對不同的應用要選擇合適的算子。（四）遺傳算法的搜索機理（4學時）內容：種群增長方程，交叉算子的搜索可達域，變異算子的搜索可達域，選擇算子的搜索能力與搜索速度以及遺傳算法的搜索機制。1.基本要求（1）掌握經典遺傳算法及其相關算子。（2）理解參數的調整及其設置。2.重點、難點重點：遺傳算法原理。難點：針對不同的應用要選擇合適的算子。（五）模糊邏輯基礎（6學時）內容：模糊集合,隸屬函數，模糊關系，模糊變換，模糊集的特性，模糊和概率。1.基本要求（1）掌握模糊集合的內涵及相關定義；（2）理解模糊集的特性，模糊和概率的區別和聯系。2.重點、難點重點：模糊集合的基本概念難點：模糊集的特性3.作業及課外學習要求：（六）模糊聚類分析和模糊綜合評判模型（5學時）內容：模糊聚類分析，模糊綜合評判模型1.基本要求（1）掌握模糊聚類分析；（2）理解模糊綜合評判模型。2.重點、難點重點：模糊聚類分析難點：模糊綜合評判模型3.作業及課外學習要求：（七）人工神經網絡基礎（6學時）內容：人工神經元與神經網絡模型，人工神經網絡結構及工作方式和人工神經網絡的學習。1.基本要求（1）理解人工神經元與神經網絡模型；（2）掌握人工神經網絡結構及工作方式和人工神經網絡的學習。2.重點、難點重點：工神經網絡結構及工作方式難點：人工神經網絡的學習3.作業及課外學習要求（八）常用的學習神經網絡（5學時）內容：監督學習神經網絡（包括神經網絡的類型，監督學習規則）和非監督學習神經網絡（包括非監督學習，Hebb學習規則）1.基本要求（1）掌握監督學習神經網絡（2）理解相非監督學習神經網絡的思想與算法。2.重點、難點重點：監督學習神經網絡難點：非監督學習神經網絡的思想與算法三、教學安排及方式總學時40學時+12機時，講課37學時，習題課3學時，上機12機時。序號課程內容學時教學方式1計算智能簡介4講授2進化計算基礎44課時講授3遺傳算法65課時講授,1課時習題課4遺傳算法的搜索機理44課時講授5模糊邏輯基礎66課時講授6模糊聚類分析和模糊綜合評判模型54課時講授,1課時習題課7人工神經網絡基礎66課時講授講授8常用的學習神經網絡54課時講授,1課時習題課9上機1212機時上機四、本課程對培養學生能力和素質的貢獻點《計算智能導論》課程的授課方式以課堂講授為主，注重內容的學習、知識的掌握和學生獨立思考。課堂講授和討論相輔相成，教學中強調學生的參與性、積極性和創造性靈活性。五、考核及成績評定方式最終成績由平時作業成績、上機成績、期末考試成績三部分組合而成。各部分所占比例如下：平時作業成績（10%）：主要考核對每堂課知識點的復習、理解和掌握程度；要上機作業占30%，主要考察學生對知識點的綜合掌握程度，算法的實現能力；期末考試成績：60%。主要考核《計算智能導論》課程的知識的掌握程度。書面閉卷考試形式。六、教材及參考書目教材：焦李成主編,《計算智能導論》，西安電子科技大學社出版,2019年.參考書目:計算智能導論（第2版）.英吉布雷切特（著），譚營（等譯）.清華大學出版社.2011人工神經網絡與模擬進化計算（第2版）.閻平凡（等編著）.清華大學出版社.2005.進化計算的理論和方法