教学大纲-计算智能导论(尚荣华)

-PAGE3-《计算智能导论》教学大纲课程名称：计算智能导论英文名称：IntroductionofComputationalIntelligence学分：3学时：40+12课程类型：必修课程性质：专业基础课适用专业：智能科学与技术专业先修课程：离散数学、高等数学、算法设计与分析开设学期：第6学期开课院系：人工智能学院一、课程的教学目标与任务计算智能是模拟自然以实现对复杂问题求解的科学，是生物学、神经科学、认知科学、计算机科学、免疫学、哲学、社会学、数学、信息科学、非线性科学、工程学、音乐、物理学等众多学科相互交叉融合的结果，是人们对自然智能认识和模拟的最新成果。目前计算智能已经成为智能与信息科学中最活跃的研究领域之一，它的深入发展将极大地改变人们认识自然，求解现实问题的能力和水平。计算智能导论这门课程主要介绍了计算智能的3个典型范例：人工神经网络、进化计算、模糊系统，它们分别建模了以下自然系统：生物神经网络、进化、和人类思维过程。通过本课程的学习，要求学生了解并掌握人工神经网络、进化计算、和模糊系统等计算智能模型。二、课程具体内容及基本要求（一）计算智能简介（4学时）内容：计算智能的基本概念，计算智能的典型方法和计算智能的发展历史。1.基本要求（1）了解计算智能的发展历史、研究现状及发展过程中的几个研究途径；（2）掌握计算智能的基本概念；2.重点、难点重点：计算智能概念难点：计算智能的认知观3.作业及课外学习要求（二）进化计算基础（4学时）内容：进化计算的生物基础，进化计算的一般框架，进化算法传统的4个分支，模式定理和积木块假设，进化计算的主要特点与适用领域。1.基本要求（1）掌握进化计算的生物基础及一般框架。（2）理解模式定理和积木块假设。2.重点、难点重点：进化计算的生物基础及一般框架。难点：模式定理和积木块假设。（三）遗传算法（6学时）内容：经典遗传算法，交叉算子，变异算子，控制参数和遗传算法的应用实例。1.基本要求（1）掌握经典遗传算法及其相关算子。（2）理解参数的调整及其设置。2.重点、难点重点：遗传算法原理。难点：针对不同的应用要选择合适的算子。（四）遗传算法的搜索机理（4学时）内容：种群增长方程，交叉算子的搜索可达域，变异算子的搜索可达域，选择算子的搜索能力与搜索速度以及遗传算法的搜索机制。1.基本要求（1）掌握经典遗传算法及其相关算子。（2）理解参数的调整及其设置。2.重点、难点重点：遗传算法原理。难点：针对不同的应用要选择合适的算子。（五）模糊逻辑基础（6学时）内容：模糊集合,隶属函数，模糊关系，模糊变换，模糊集的特性，模糊和概率。1.基本要求（1）掌握模糊集合的内涵及相关定义；（2）理解模糊集的特性，模糊和概率的区别和联系。2.重点、难点重点：模糊集合的基本概念难点：模糊集的特性3.作业及课外学习要求：（六）模糊聚类分析和模糊综合评判模型（5学时）内容：模糊聚类分析，模糊综合评判模型1.基本要求（1）掌握模糊聚类分析；（2）理解模糊综合评判模型。2.重点、难点重点：模糊聚类分析难点：模糊综合评判模型3.作业及课外学习要求：（七）人工神经网络基础（6学时）内容：人工神经元与神经网络模型，人工神经网络结构及工作方式和人工神经网络的学习。1.基本要求（1）理解人工神经元与神经网络模型；（2）掌握人工神经网络结构及工作方式和人工神经网络的学习。2.重点、难点重点：工神经网络结构及工作方式难点：人工神经网络的学习3.作业及课外学习要求（八）常用的学习神经网络（5学时）内容：监督学习神经网络（包括神经网络的类型，监督学习规则）和非监督学习神经网络（包括非监督学习，Hebb学习规则）1.基本要求（1）掌握监督学习神经网络（2）理解相非监督学习神经网络的思想与算法。2.重点、难点重点：监督学习神经网络难点：非监督学习神经网络的思想与算法三、教学安排及方式总学时40学时+12机时，讲课37学时，习题课3学时，上机12机时。序号课程内容学时教学方式1计算智能简介4讲授2进化计算基础44课时讲授3遗传算法65课时讲授,1课时习题课4遗传算法的搜索机理44课时讲授5模糊逻辑基础66课时讲授6模糊聚类分析和模糊综合评判模型54课时讲授,1课时习题课7人工神经网络基础66课时讲授讲授8常用的学习神经网络54课时讲授,1课时习题课9上机1212机时上机四、本课程对培养学生能力和素质的贡献点《计算智能导论》课程的授课方式以课堂讲授为主，注重内容的学习、知识的掌握和学生独立思考。课堂讲授和讨论相辅相成，教学中强调学生的参与性、积极性和创造性灵活性。五、考核及成绩评定方式最终成绩由平时作业成绩、上机成绩、期末考试成绩三部分组合而成。各部分所占比例如下：平时作业成绩（10%）：主要考核对每堂课知识点的复习、理解和掌握程度；要上机作业占30%，主要考察学生对知识点的综合掌握程度，算法的实现能力；期末考试成绩：60%。主要考核《计算智能导论》课程的知识的掌握程度。书面闭卷考试形式。六、教材及参考书目教材：焦李成主编,《计算智能导论》，西安电子科技大学社出版,2019年.参考书目:计算智能导论（第2版）.英吉布雷切特（著），谭营（等译）.清华大学出版社.2011人工神经网络与模拟进化计算（第2版）.阎平凡（等编著）.清华大学出版社.2005.进化计算的理论和方法