导图创作分享
本导图系统地介绍了计算智能的基本概念、核心方法、研究任务以及在不同领域的实践案例，展现了这一领域如何从自然界汲取灵感，推动人工智能技术的发展与应用。
大纲
- 计算智能：智能科技的自然灵感
- 计算智能概述
- 定义与起源
- 人工智能的分支
- 周志华教授的贡献
- 与传统人工智能的区别
- 逻辑与数值计算
- 环境适应性与问题解决
- 定义与起源
- 计算智能的核心方法
- 人工神经网络
- 灵感来源：人脑与动物大脑
- 应用：图像识别、AlphaGo
- 演化计算
- 灵感来源：生物进化
- 应用：建筑设计、优化问题
- 群体智能
- 灵感来源：鸟群、蚁群等
- 应用：通讯网络规划
- 模糊系统
- 灵感来源：人类非二元认知
- 应用：家电控制、决策支持
- 人工神经网络
- 计算智能的研究任务
- 算法设计
- 自然现象与智能行为的对应
- 算法性能的理论分析
- 性能分析
- 算法效率与准确性
- 实际应用中的性能测试
- 实际应用
- 跨领域的广泛应用
- 创新解决方案的探索
- 算法设计
- 计算智能的实践案例
- 图像识别
- 识别准确率的突破
- 人工智能在视觉领域的进展
- 建筑设计
- “鸟巢”与新干线车头的创新设计
- 演化算法在建筑领域的应用
- 家电控制系统
- 模糊逻辑在家电中的应用
- 提升用户体验与能效
- 图像识别
- 计算智能概述
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