1樓：牛得天下
樓上說的不錯，只是你說的這三項裡，只有模糊數學是數學的一個分支，遺傳演算法和神經網路都屬於智慧計算方法，不屬於數學的一個分支，是涉及到多門學科的一類計算方法。
2樓：匿名使用者
遺傳演算法是一種
bai智慧計算方du
法，針對不同
的實際問題可zhi以設計不同的計算程dao序。它專主要有複製，交叉，變屬異三部分完成，是仿照生物進化過程來進行計算方法的設計。
模糊數學是研究現實生活中一類模糊現象的數學。簡單地說就是像好與壞怎樣精確的描述，將好精確化，用數字來表達。
神經網路是一種仿生計算方法，仿照生物體中資訊的傳遞過程來進行數學計算。
這三種知識都是近40年興起的新興學科，主要應用在智慧模糊控制上面。這三者可以結合起來應用。如用模糊數學些遺傳演算法的程式，優化神經網路，最後用神經網路控制飛行器或其他物體
3樓：匿名使用者
遺傳演算法是一種智bai能計du算方法，針對不zhi同的實際問題可以設計不同dao的計算程式。版它主要有複製，交叉權，變異三部分完成，是仿照生物進化過程來進行計算方法的設計。
模糊數學是研究現實生活中一類模糊現象的數學。簡單地說就是像好與壞怎樣精確的描述，將好精確化，用數字來表達。
神經網路是一種仿生計算方法，仿照生物體中資訊的傳遞過程來進行數學計算。
這三種知識都是近40年興起的新興學科，主要應用在智慧模糊控制上面。這三者可以結合起來應用。如用模糊數學些遺傳演算法的程式，優化神經網路，最後用神經網路控制飛行器或其他物體
4樓：匿名使用者
太精闢了.............
要學習模式識別、神經網路、遺傳演算法、蟻群演算法等等人工智慧演算法需要哪些數學知識？
5樓：匿名使用者
模式識別需要非常好的概率論，數理統計；另外會用到少量矩陣代數版，隨機過程和高數中的
權一些運算，當然是比較基礎的；如果要深入的話恐怕需要學泛函，但是一般情況下不需要達到這種深度。神經網路，遺傳演算法等智慧演算法在模式識別有非常重要的應用，但是一般不需要學習計算機學科的人工智慧，我們控制有一個交叉學科叫做智慧控制是講這些的，智慧控制不需要什麼基礎，有中學數學的集合和對空間有一點點的瞭解就足夠了，模糊數學的基礎是包含在這門學科裡的。
6樓：思想跑馬場
不必刻意準備，用到什麼知識再去了解就行。要建立成果導向型行為方式。
7樓：匿名使用者
模式識別需要一些概率論與數理統計，矩陣分析方面知識
後面三種演算法基本不需要數學知識。
8樓：牛得天下
基本上學過高等數學、概率論與數理統計就可以了
9樓：匿名使用者
這些智慧優化演算法都不需要太強的數學知識
遺傳演算法工具箱的具體使用
matlab遺傳演算法工具箱函式及例項講解 核心函636f707962616964757a686964616f31333332623934數 1 function pop initializega num,bounds,eevalfn,eevalops,options 初始種群的生成函式 輸出引數 ...
遺傳演算法中的錦標賽選擇演算法的思想是什麼
我理解的是，在50個人中，隨機選擇兩組人，每組10個人，對於每組的10個人按適應度進行排列，選擇兩組中適應度最好的兩個個體作為母代進行兩兩交叉 然後再從剩下來的48個人中，隨機選擇兩組人，每組10個人，對於每組的10個人按適應度進行排列，選擇兩組中適應度最好的兩個個體作為母代進行兩兩交叉 依此類推，...
在matlab裡面GA遺傳演算法工具箱中怎麼找到多個區域性最優解，我現在只能找到全域性最優解
這個需要根據引數設定來進行的，引數設定合理就可以得到全域性最優解，反之，可能得到區域性最優解 用matlab優化工具箱自帶的遺傳演算法 只能找到近似最優解 時，往往重複計算很多次都不能得到最優解 要想得到較精確的最優解，可以通過設定function tolerance的誤差值，constraint ...