第1章智能信息處理導(dǎo)論

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智能信息處理導(dǎo)論李麗娜llncs@23

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)全面融入社會(huì)生活，信息爆炸已經(jīng)累積到了一個(gè)開(kāi)始引發(fā)變革的程度。移動(dòng)互聯(lián)(微博)、社交網(wǎng)絡(luò)(facebook)、電子商務(wù)(淘寶)、物聯(lián)網(wǎng)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)、GPS等極大的拓展了互聯(lián)網(wǎng)的邊界和應(yīng)用范圍，各種數(shù)據(jù)正在迅速膨脹變大。————大數(shù)據(jù)特點(diǎn)：海量的；類(lèi)型繁多(異構(gòu)的，不同形式，如文本、圖像、視頻等)；用途多樣(滲透到多領(lǐng)域，金融、食品、醫(yī)療、交通、軍事等);快速獲得(實(shí)時(shí)信息多).價(jià)值：數(shù)據(jù)處理；統(tǒng)計(jì)和分析；數(shù)據(jù)挖掘：關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、分類(lèi)、聚類(lèi)；對(duì)未來(lái)趨勢(shì)與模式的可預(yù)測(cè)分析：模型預(yù)測(cè)、機(jī)器學(xué)習(xí)等。應(yīng)用：淘寶用戶(hù)行為分析——推薦商品；移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)分析上網(wǎng)記錄——熱門(mén)話(huà)題；34課程說(shuō)明一、智能信息處理

智能信息處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)中的前沿交叉學(xué)科，是應(yīng)用導(dǎo)向的綜合性學(xué)科，其目標(biāo)是處理海量和復(fù)雜信息，研究新的、先進(jìn)的理論和技術(shù)。智能信息處理研究涵蓋基礎(chǔ)研究、應(yīng)用基礎(chǔ)研究、關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用研究等多個(gè)層次。二、開(kāi)設(shè)智能信息處理課程的必要性：

(1)國(guó)家信息化發(fā)展的需要：國(guó)家《2006—2020年國(guó)家信息化發(fā)展戰(zhàn)略》規(guī)劃中指出，信息化是充分利用信息技術(shù)，開(kāi)發(fā)利用信息資源，促進(jìn)信息交流和共享，提高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展轉(zhuǎn)型的歷史進(jìn)程。

(2)信息學(xué)科理論發(fā)展的需要：計(jì)算機(jī)處理的知識(shí)顯現(xiàn)出不確定、不完全、不精確的特性，傳統(tǒng)信息處理技術(shù)無(wú)法滿(mǎn)足信息處理的需要。

(3)培養(yǎng)高素質(zhì)信息處理人才的需要35三、國(guó)內(nèi)主要科研機(jī)構(gòu)吉林大學(xué)智能信息處理、知識(shí)工程、計(jì)算智能；中國(guó)科學(xué)院智能信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、復(fù)旦大學(xué)上海市智能信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、南開(kāi)大學(xué)智能信息處理實(shí)驗(yàn)室、大連理工大學(xué)智能信息處理實(shí)驗(yàn)室；西南交通大學(xué)智能信息處理實(shí)驗(yàn)室、中國(guó)礦業(yè)大學(xué)---中國(guó)科學(xué)院智能信息處理聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室、成都信息工程大學(xué)智能信息處理實(shí)驗(yàn)室。主要研究方向

復(fù)旦大學(xué)：知識(shí)科學(xué)、文本處理、算法分析、語(yǔ)義網(wǎng)、認(rèn)知科學(xué)、網(wǎng)格計(jì)算、量子計(jì)算、圖像識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)；

南開(kāi)大學(xué)：圖像/視頻處理、音頻/語(yǔ)音信息處理、信息檢索、計(jì)算語(yǔ)言學(xué)（自然語(yǔ)言處理）；

中科院：知識(shí)網(wǎng)格、智能科學(xué)、大規(guī)模知識(shí)處理、自然語(yǔ)言理解和翻譯、基于圖像的人機(jī)交互、多媒體信息的編碼與理解、大規(guī)模高維數(shù)據(jù)可視化等。

大連理工：互聯(lián)網(wǎng)科學(xué)、智能計(jì)算、搜索引擎、數(shù)據(jù)挖掘、優(yōu)化算法、機(jī)器學(xué)習(xí)。6四、研究?jī)?nèi)容

智能信息處理方法

不確定性信息處理（模糊集與粗糙集理論）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算（遺傳算法）、群體智能（蟻群算法、粒子群算法）、人工免疫、量子算法、數(shù)據(jù)挖掘（分類(lèi)、聚類(lèi)分析）、混沌信息處理、分形信息處理、信息融合技術(shù)；

智能信息處理技術(shù)的應(yīng)用

智能通信、機(jī)器人、模式識(shí)別、圖像處理、工業(yè)控制、聚類(lèi)分析、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、目標(biāo)識(shí)別、智能交通、智能醫(yī)療等57實(shí)例高速公路限速控制器(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))雷達(dá)天線(xiàn)對(duì)復(fù)雜背景下的雷達(dá)目標(biāo)進(jìn)行掃描搜索時(shí)，可能出現(xiàn)只有一個(gè)真實(shí)目標(biāo)卻檢測(cè)到多個(gè)目標(biāo)點(diǎn)跡的情形，即目標(biāo)冗余。目標(biāo)冗余處理可以準(zhǔn)確提取目標(biāo)數(shù)目和目標(biāo)位置，是目標(biāo)識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)之一。(模糊聚類(lèi)分析)手寫(xiě)文字識(shí)別(粗糙集理論)仿真試驗(yàn)：兩個(gè)移動(dòng)機(jī)器人，一個(gè)扮演獵手的角色，另一個(gè)扮演獵物的角色，獵手對(duì)獵物進(jìn)行跟蹤和捕捉。(機(jī)器人的控制系統(tǒng)采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制結(jié)構(gòu)，機(jī)器人之間的競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)化采用基于復(fù)數(shù)的遺傳算法實(shí)現(xiàn))8五、課程設(shè)置理論課16學(xué)時(shí)，考核方式：閉卷考試；實(shí)驗(yàn)課16學(xué)時(shí)，實(shí)驗(yàn)報(bào)告；成績(jī)：平時(shí)、考試、實(shí)驗(yàn)。書(shū)籍《智能信息處理與應(yīng)用》2010年電子工業(yè)出版社李明《智能信息處理技術(shù)基礎(chǔ)》2008年天津大學(xué)出版社

張炳達(dá)

《智能信息處理技術(shù)》2003年高等教育出版社，王耀南《智能信息處理》2012年國(guó)防工業(yè)出版社，熊和金等編著《智能信息處理導(dǎo)論》2013年清華大學(xué)出版社孫紅主編《智能信息處理方法導(dǎo)論》2004年機(jī)械工業(yè)出版社高雋編著79第1章概述智能信息處理概念智能信息處理的產(chǎn)生與發(fā)展研究?jī)?nèi)容本課程講述的主要技術(shù)展望8101.1智能信息處理概念1、信息處理：隨著人類(lèi)認(rèn)識(shí)世界過(guò)程的深入，人類(lèi)的知識(shí)也在不斷豐富和更新，出現(xiàn)不完全、不可靠和不確定的特性，傳統(tǒng)技術(shù)無(wú)法滿(mǎn)足信息處理的需求。智能信息處理技術(shù)就是將不完全、不可靠、不精確、不一致和不確定的知識(shí)和信息逐步改變?yōu)橥耆?、可靠、精確、一致和確定的知識(shí)和信息的過(guò)程和方法，就是利用對(duì)不精確性、不確定性的容忍來(lái)達(dá)到問(wèn)題的可處理和魯棒性。9信息抽取信息傳輸信息處理知識(shí)應(yīng)用數(shù)據(jù)源11不確定性：真實(shí)性不能完全肯定，而只能對(duì)其為真的可能性給出某種估計(jì)，“如果頭疼發(fā)燒，則大概患了感冒”不完全：“生物學(xué)中的基因”；不可靠：“中獎(jiǎng)短信息”；不一致：“醫(yī)療診斷，不同醫(yī)生對(duì)同一病癥有不同結(jié)論”；不精確（模糊性）：其含義不夠確切，“小王是高個(gè)子”2、智能的涵義非常廣泛，包括：

知識(shí)如何獲取、表達(dá)和存儲(chǔ)；

智能行為如何產(chǎn)生和學(xué)習(xí)；

傳感器信號(hào)如何轉(zhuǎn)換成各種符號(hào)；

怎樣利用各種符號(hào)執(zhí)行邏輯運(yùn)算，進(jìn)行推理及規(guī)劃；

甚至包括動(dòng)機(jī)、情感如何發(fā)展和運(yùn)用；

智能機(jī)制如何產(chǎn)生幻覺(jué)、信念等現(xiàn)象。1012

智能信息處理可蘊(yùn)含多種理論和方法，如何運(yùn)用計(jì)算機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)信息處理的智能化，如：研究和模擬人的認(rèn)知和推理能力；如何將信息處理以便于人的分析和理解，如何從大量信息中挖掘和發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的知識(shí)；如何利用不同信息的互補(bǔ)性和冗余性來(lái)提高信息處理和決策的可靠性和精確性等。13實(shí)際生活中的應(yīng)用1415文字識(shí)別指紋識(shí)別智能機(jī)器人NAO世博會(huì)法國(guó)館吉祥物163.智能信息處理的特點(diǎn)智能信息處理涉及到信息科學(xué)的多個(gè)領(lǐng)域，是現(xiàn)代信號(hào)處理、人工智能和計(jì)算智能等理論和方法的綜合應(yīng)用。智能信息處理的基礎(chǔ)理論：信息融合、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算、協(xié)同計(jì)算等智能信息處理的對(duì)象：廣泛地模擬人的智能來(lái)處理各種復(fù)雜信息，包括非結(jié)構(gòu)化信息、海量信息、不完全信息、不確定信息、不精確信息、不一致信息、多媒體信息、時(shí)間空間信息、認(rèn)知信息等。171.2智能信息處理的產(chǎn)生和發(fā)展現(xiàn)代智能信息處理方法的核心概念是智能。智能包括3個(gè)層次，即生物智能、人工智能和計(jì)算智能。1、生物智能是由人腦的物理化學(xué)過(guò)程體現(xiàn)出來(lái)的，其物質(zhì)基礎(chǔ)是有機(jī)物。2、相對(duì)生物智能而言，人工智能則是非生物的，是人為實(shí)現(xiàn)的，通常采用符號(hào)表示。人工智能的基礎(chǔ)是人類(lèi)的知識(shí)和傳感器測(cè)量得到的數(shù)據(jù)。3、計(jì)算智能是由計(jì)算機(jī)軟件和現(xiàn)代數(shù)學(xué)計(jì)算方法實(shí)現(xiàn)的，其基礎(chǔ)是數(shù)值方法和傳感器測(cè)量得到的數(shù)據(jù)。概括的說(shuō)，上述3個(gè)層次的智能分別由有機(jī)過(guò)程、符號(hào)運(yùn)算和數(shù)值計(jì)算實(shí)現(xiàn)，且人工智能和計(jì)算智能都依賴(lài)于現(xiàn)代測(cè)試系統(tǒng)的信息獲取過(guò)程。1618智能信息處理最早起源于20世紀(jì)30-40年代，但長(zhǎng)期發(fā)展緩慢。傳統(tǒng)意義上的智能信息處理依賴(lài)于人工智能技術(shù)和方法。數(shù)字計(jì)算機(jī)應(yīng)用后，以人工智能符號(hào)運(yùn)算、推理為基礎(chǔ)的智能信息處理有了一定發(fā)展，在智能儀器、自動(dòng)跟蹤監(jiān)測(cè)儀器系統(tǒng)、自動(dòng)控制與制導(dǎo)系統(tǒng)、自動(dòng)診斷系統(tǒng)等領(lǐng)域得到了一定應(yīng)用。此階段的智能信息處理系統(tǒng)的共同特點(diǎn)是模仿或代替與人的思維有關(guān)的功能，通過(guò)邏輯符號(hào)處理系統(tǒng)的推理規(guī)則來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)診斷、問(wèn)題求解以及專(zhuān)家系統(tǒng)智能。隨著測(cè)試和信息技術(shù)的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)方法不能適應(yīng)信息量迅速增大的需求，無(wú)法滿(mǎn)足人們對(duì)智能信息處理系統(tǒng)在實(shí)時(shí)性、可靠性和智能性等多方面的要求。基于計(jì)算智能的智能信息處理能克服這些不足，近年來(lái)得到了長(zhǎng)足發(fā)展。1719計(jì)算智能與人工智能的區(qū)別主要在于：計(jì)算智能采用數(shù)值計(jì)算方法對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，而不是基于某種給定的規(guī)則或知識(shí)進(jìn)行處理。目前而言，基于計(jì)算智能方法的智能信息處理主要包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算、模糊邏輯、小波分析等方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿延伸人腦認(rèn)知功能的一種現(xiàn)代智能信息處理方法，大腦是人類(lèi)智能、思維和意識(shí)等一切高級(jí)神經(jīng)活動(dòng)的物質(zhì)基礎(chǔ)，因此通過(guò)構(gòu)造具有類(lèi)似人腦智能的智能信息處理系統(tǒng)，可以解決傳統(tǒng)方法所不能或難以解決的信息處理問(wèn)題。進(jìn)化計(jì)算的提出也源于仿生學(xué)的研究。它是從生物進(jìn)化的機(jī)理中發(fā)展出的適合于現(xiàn)實(shí)世界復(fù)雜問(wèn)題優(yōu)化的進(jìn)化算法。其理論基礎(chǔ)是達(dá)爾文進(jìn)化論，借鑒了進(jìn)化生物學(xué)的遺傳、變異、自然選擇等理論。1820進(jìn)化計(jì)算包括遺傳算法和近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的微粒群算法等。遺傳算法是模擬達(dá)爾文的遺傳選擇和自然淘汰的生物進(jìn)化過(guò)程的計(jì)算模型，是一種通過(guò)模擬自然進(jìn)化過(guò)程搜索最優(yōu)解的方法。在機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、圖像處理、最優(yōu)控制等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。蟻群、微粒群算法是近年來(lái)新發(fā)展起來(lái)的一種進(jìn)化計(jì)算技術(shù)，主要源于對(duì)螞蟻、鳥(niǎo)類(lèi)群體行為進(jìn)行建模與仿真研究結(jié)果。現(xiàn)代智能信息處理方法的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域是模糊信息的處理。隨著系統(tǒng)復(fù)雜程度不斷提高，人們對(duì)精確而有意義的描述的能力不斷降低，以至于在達(dá)到一定閾值之后，系統(tǒng)的精確性和復(fù)雜性之間呈現(xiàn)出幾乎相互排斥的性質(zhì)。因此有必要研究能夠處理模糊性和不確定性的智能信息處理方法。1921模糊理論是能夠處理信息不確定性的方法。它模仿人腦的不確定性概念判斷、推理思維方式，對(duì)于模型未知或不能確定的描述系統(tǒng)，以及非線(xiàn)性的控制對(duì)象，應(yīng)用模糊集合和模糊規(guī)則進(jìn)行推理，解決難于處理的模糊信息問(wèn)題。綜上，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算和模糊理論的現(xiàn)代智能信息處理方法，借鑒生物智能的研究成果，運(yùn)用現(xiàn)代計(jì)算方法，能實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)、并行、高度非線(xiàn)性的智能信息處理系統(tǒng)。20221.3研究?jī)?nèi)容圖像處理，如實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像(CT圖像、超聲圖像等)的圖像分割、三維重建、診斷分類(lèi)建模、輔助診斷等；如對(duì)衛(wèi)星和航拍的遙感圖像進(jìn)行紋理分析和建模，用于軍事、自然災(zāi)害預(yù)報(bào)、資源勘探等；計(jì)算智能(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等)、人工智能數(shù)據(jù)挖掘，綜合運(yùn)用人工智能、計(jì)算智能、數(shù)理統(tǒng)計(jì)等技術(shù)從大量數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值和隱含的知識(shí)，如聚類(lèi)分析；數(shù)據(jù)融合，利用不同信息源數(shù)據(jù)的互補(bǔ)性和冗余性提供信息處理的精確性，如目標(biāo)識(shí)別；數(shù)據(jù)可視化，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖像顯示出來(lái)；數(shù)據(jù)分析，如中央銀行對(duì)各支行業(yè)務(wù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)；。。。23信息融合多源信息融合技術(shù)是研究對(duì)多源不確定性信息進(jìn)行綜合處理及利用的理論和方法，即對(duì)多個(gè)信息源的信息進(jìn)行多級(jí)別、多方面、多層次的處理，產(chǎn)生新的有意義的信息。信息融合最早應(yīng)用于軍事領(lǐng)域，是組合多源信息和數(shù)據(jù)完成目標(biāo)檢測(cè)、關(guān)聯(lián)、狀態(tài)評(píng)估的多層次、多方面的過(guò)程，其目的是獲得準(zhǔn)確的目標(biāo)識(shí)別，完整而及時(shí)的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)和威脅評(píng)估。隨著傳感器技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展，各種面向復(fù)雜應(yīng)用背景的多傳感器系統(tǒng)大量涌現(xiàn)，使得多渠道的信息獲取、處理和融合成為可能，多源信息融合技術(shù)成為智能處理的一個(gè)重要研究方向，應(yīng)用到金融管理、心理評(píng)估和預(yù)測(cè)、醫(yī)療診斷、氣象預(yù)報(bào)、輔助軍事決策、遙感遙測(cè)等領(lǐng)域。22241.4本課程講述的主要技術(shù)模糊理論

模糊集的概念和運(yùn)算、模糊邏輯、模糊推理粗糙集

定義、粗糙集信息處理方法、應(yīng)用舉例神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生物學(xué)原理、結(jié)構(gòu)、BP網(wǎng)絡(luò)、RBF網(wǎng)絡(luò)遺傳算法

思想來(lái)源、基本算法、應(yīng)用舉例、改進(jìn)蟻群算法

原理、基本流程、改進(jìn)以及應(yīng)用免