종이 : 소프트 컴퓨팅 저자에 대한 조사는 : 윤 Liang1 • 티안 핑은 그는 온라인 게시 : 13 년 11 월 2019 Benpian 메모를 읽고!
디렉토리
개발 초기 소프트 컴퓨팅 2.2 (1960 - 1990)
개요
지금까지 진화를 계산하는 방법 소프트? 소프트 컴퓨팅의 시나리오는 무엇입니까? 널리 분야에서 사용되는 소프트 컴퓨팅? 소프트 컴퓨팅 분야에서 어떤 여전히 인기를해야합니까?
1 소개
소프트 컴퓨팅 전통적인 컴퓨팅 달리 하드, 소프트 연산 방법은 목적이 문제를 해결하기 위해 비 정밀 공차 및 추적, 견고성을 얻는 비 결정적 수단, 및 낮은 비용을 탐구하는 시리즈이다. 소프트 컴퓨팅 방법은 주로 포함 : (등 혼돈 이론, 유전자 알고리즘, 인공 생명, 학습 이론) 거친 시스템, 신경망, 확률 적 추론, 진화 연산을
오늘날, 소프트 컴퓨팅이 널리 AI, 과학 및 공학에 사용되는, 사회 과학 및 인문학은 발달 지연이 있습니다.
소프트 컴퓨팅 2 개발사
2.1 배아 (1900 ~ 1960)
전통적인 컴퓨팅 모델은 엄청난 도전 과제 1) 수학적 모델에 지나치게 의존 그러나 이상화 수학적 모델에 직면하는 실제적인 문제를 발견하기 어렵다. 2) 가장 실질적인 문제에 궁극적 인 인간의 이상은 글로벌 최적의 솔루션을 추구하는 것입니다. 3) 특정 솔루션을 추구하지만, 실제 의사 결정의 문제가 아닌 특정 솔루션은 종종 소개합니다.
개발 초기 소프트 컴퓨팅 2.2 (1960 - 1990)
1 퍼지 컴퓨팅 : 퍼지 집합 - 프로그램 근사 추론 - ㄱ 이론 형성 가능성 - 전문가 시스템과 지능 애플리케이션 제어. 퍼지 논리 계산을 바탕으로 퍼지 논리입니다 퍼지 논리는 많은 부드러운 계산 방법의 핵심입니다.
2 뉴런 계산 : 기본 신경망의 수는 " 뉴런 모델 여기 및 억제 ", "상기 보정 모델 뉴런 연결 강도 ". 1982 홉 필드는 자기 조직화지도 모델, 에너지 기능 (에너지 함수)의 도입을 개선하고 신경 네트워크 컴퓨팅의 전반적인 신뢰성을 향상 할 수 있습니다.
3 진화 연산 : 프로그램에 의해 반복적 인 방법을 통해 최적의 솔루션을 찾아내는 것은 자연 선택 유전 정보 전달의 생물학적 진화기구 "적자의 생존"의 법칙을 시뮬레이트. 진화 계산은 특정 알고리즘하지만, 알고리즘 둥지 없습니다. 소프트 컴퓨팅이 가장 큰 지점입니다.
4, 거친 집합론 : 거친 세트 및 퍼지 논리 이론 불확실성의 세트를 설명 퍼지 이론 주요 요소들의 세트 내의 불확실성을 설명 거친 집합론 키 세트의 불확실성을 설명한다.
소프트 컴퓨팅 2.3의 개념 (1992) 소개
参考 书籍 : 유전자 알고리즘 및 기계 학습, 지능형
参考 书籍 : 거친 설정 이론의 추론 - 응용 프로그램 및 개발
참조 저널 : 지능형 소프트 컴퓨팅의 발전
참고 저널 : 응용 소프트 컴퓨팅
참고 저널 : 자연 컴퓨팅
소프트 컴퓨팅은 계산 방법, 그것은 부정확하고 불확실한 환경에서 인간의 두뇌와 경쟁 할 수있는 우수한 추론과 학습 능력을 사용할 수 있습니다.
소프트 컴퓨팅 붐 년의 2.4 (1992 - 현재)
진화 연산 (유전자 알고리즘, 유전자 프로그래밍, 진화 전략 진화 프로그래밍)과 네 가지 서로 보완 사이 근접 통신 네 가지가있다. 우리는 다양한 방법 종종 결합을 사용할 수 있도록 전반적으로 소프트 컴퓨팅, 오히려 다양한 구성원 간의 서로 경쟁보다 서로를 보완.
1, 시뮬레이트 어닐링 알고리즘 무작위 몬테카를로 최적화 알고리즘 널리 생산 스케줄링, 제어 공학, 기계 학습 신경망에서 사용되는 반복 솔버, 및 다른 신호 처리에 기초
2, 감성 컴퓨팅 : 정의 : 식별 이해하고 감정을 적응하고 복잡한 인간 - 기계 환경을 구축 할 수있는 컴퓨터보다 더 정교한 정보를 확인 할 수있는 능력을 표현하는 컴퓨터를 제공함으로써. 감성 컴퓨팅은 대부분의 신흥 소프트 컴퓨팅 분야이다.
3 개 소프트 컴퓨팅 어플리케이션
공학 분야에서 소프트 컴퓨팅의 3.1 응용 프로그램
기계 학습, 오류 진단, 신호 인식, 데이터 마이닝, 인공 지능
3.1.1 오류 진단
신경 회로망, 퍼지 이론, 진화 연산을 포함하는 이상 진단에 기초하여 소프트 컴퓨팅.
뉴럴 네트워크에 기초하여 1 : 제한 인자가 곤란 오브젝트 파라미터, 블랙 박스 간의 관계를 설명하기 위해, 신경망의 매개 변수의 물리적 의미를 판단하기 어렵고, 학습 알고리즘 복잡도.
2 퍼지 이상 진단 방법은 두 가지로 나눌 수있다 : 퍼지 이론을 바탕으로 퍼지 혼합에 기초. 장점 : 1) 등의 운영 경험 등 애매한 정보의 전문 지식으로 쉽게 언어를 사용할 수있는) 시스템 2에 대한 정확한 수학적 모델을 구축 할 수 있습니다. 단점 대부분의 사람들의 경험에 의해 공식화 퍼지 규칙의 1), 크고 복잡한 시스템과 새로운 진단 장비, 이것은 매우 어렵다. 2) 시스템 자체가 최적의 디자인은 말할 것도없고, 적응을 할 배울 수있는 능력 어려운이 없습니다.
3 개의 유전 알고리즘 진단 필드 잘못 사용있다 : 진단 오류 최적화 문제로 2) 문제시 연결 가중치를 조정 로컬 극값 값의 문제를 해결 주로 최적화 문제를 해결하기 위해 사용되는 1) 요약 다음 DNA를 산출 퍼지 시스템, 신경망, 면역 플레이에 매우 부드러운 컴퓨팅 알고리즘 오류의 진단에 큰 역할.
거친 세트 간단한 규칙 진단 단순화 유도 초기 데이터를 사용 : RS에 기초하여, 이상 진단에 기초하여 4.
3.1.2 구조 매개 변수 확인
도 1에서, 상기 진동의 주파수는 일반적으로 모델 파라미터 식별 정보로서 사용된다.
도 2는 유전자 알고리즘에 기초하여 시스템 식별 강한 글로벌 검색 기능을 특징으로 손쉽게 복잡한 문제 비선형 문제에 대한 최적의 로컬 이상적인 빠지지 새로운 최적화 알고리즘이다.
(3)가 널리 비선형 식별 기술의 퍼지 논리 이론에서 사용된다 : 장점 1) 나쁜 구조 시스템의 복잡한 효과적인 식별.
4, 혼란, 분기 및 과학의 비선형 중요한 세 가지의 프랙탈 이론 : 연구 프랙탈 기하학은 비 - 미분 비선형 시스템에 의해 생산된다.
3.1.3 석유 및 가스
주요 초점은 다음과 같습니다 저수지 매개 변수 예측, 패턴 인식, 생산 예측.
3.1.4 용접
용접하기 때문에 자기 학습 능력 및 용접 분야에서 병렬 처리 애플리케이션을 수신하는 높은 소프트 컴퓨팅 오류 비선형 프로세스들에게 불확실성이 많이있다.
3.1.5 인공 지능
소프트 컴퓨팅 인공 지능의 가장 중요한 방법 중 하나입니다.
3.1.6 빅 데이터
같은 구조화되지 않은 데이터 처리, 비 상관 데이터 세트 관리 및 시각화 기술로 기본 기술의 개발을 가속화하고, 클라우드 네트워킹, 컴퓨팅, 모바일 인터넷 및 다른 기술은 성숙하고 안정적인 솔루션을 형성한다. 만 소프트 컴퓨팅의 심오한 의미의 포괄적 인 이해를 통해, 우리는 더 나은 수요의 방법 "빅 데이터 시대"를 달성 할 수있다.
데이터 마이닝 소프트 컴퓨팅은 주로 다음과 같은 분야에서 사용된다 :
1, 클러스터링 : 퍼지 클러스터링 알고리즘과 러프 집합 알고리즘. 단순화 상당한 클러스터링 정보는 데이터 감소에서 정보 시스템의 효과적인 이론 거친 세트를 제공합니다.
2, 협회 규칙 : 데이터 마이닝에 할 초점은 연관 규칙의 발견이다. 표현의 인간의 사고 습관이 더 일관된 표현하기 때문에 규칙 및 퍼지 개념은, 퍼지 이론은 데이터 마이닝 시스템의 핵심 기술이되고있다.
(3)는 규칙 추출 : 구조의 신경망 분석에 기초한 규칙 검색 프로세스 간주 추출 규칙 추출하고, 기본 개념은 숙련 된 신경망 해당 규칙의 구조를 매핑하는 것이다.
(4) 상기 통합 데이터 : 상위 계층 개념 하층으로부터 추상적 인 개념의 큰 데이터 세트.
5, 웹 애플리케이션 : 웹 로그를 통해 파고는 사용자의 행동 패턴에서 찾을 수 있습니다.
도 6은, 화상 검색의 내용 기반 영상 검색은 활성 영역이된다.
거친 설정 시스템, 신경 네트워크 및 데이터 마이닝 시스템의 퍼지 로직 설계에 의해 얀 배너 지.
인문, 사회 과학 소프트 컴퓨팅 3.2 응용
사회 과학, 경제학, 심리학, 철학, 언어학, 정치학, 종교학. 저자는 여전히 빈약 한 사회 과학자가 그들에게 얼마나 유용 소프트 컴퓨팅을 발견했다 심지어 오늘을 찾을 수 놀랐습니다. 작은 기호, 대형 공간의 개발 속도가 느린 소프트 컴퓨팅 분야의 현재 개발.
참고 도서 : 인간 과학 스프링 소프트 컴퓨팅 방법
참고 도서 : 인문 소프트 컴퓨팅 및 사회 과학 스프링
