软计算

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傳統計算(硬計算)的主要特徵是嚴格、確定和精確。但是硬計算並不適合處理現實生活中的許多問題,例如駕駛汽車。軟計算通過對不確定、不精確及不完全真值的容錯以取得低代價的解決方案和強健性。它模擬自然界中智能係統的生化過程(人的感知、腦結構、進化和免疫等)來有效處理日常工作。軟計算包括幾種計算模式:模糊邏輯人工神經網絡遺傳算法混沌理論。這些模式是互補及相互配合的,因此在許多應用系統中組合使用。

历史[编辑]

与传统人工智能的区别[编辑]

传统人工智能进行符号操作,这基于一种假设:人的智能存储在符号化的知识库中。但是符号化知识的获得和表达限制了人工智能的应用(即符号主义的缺点)。一般的,软计算不进行太多的符号操作。因此,从某种意义上说,软计算是传统人工智能的补充。

软计算的应用[编辑]

控制系统 模式识别 优化 自动决策 预测 分类