計算智能課程教學大綱課程名稱計算智能ComputationalIntelligence課程編號TA190542課程性質(zhì)必修課開課單位理學院課程類別專業(yè)課教學團隊課程負責人陳麗芳團隊成員魏群，楊光輝授課學期第5學期學分/學時3/48課內(nèi)學時48理論授課32上機學時16課內(nèi)實踐實驗學時課外學時48適用專業(yè)智能科學與技術(shù)是否雙語否先修課程數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)；人工智能原理后續(xù)課程深度學習及應(yīng)用一、課程簡介《計算智能》是智能科學與技術(shù)專業(yè)的專業(yè)必修課程，主要講授計算智能研究領(lǐng)域中模糊計算、神經(jīng)計算、進化計算三大模塊。系統(tǒng)講授三大計算的有關(guān)理論、技術(shù)及其主要應(yīng)用，全面介紹計算智能研究的前沿領(lǐng)域與最新進展，以及三大計算在不確定的真實世界中數(shù)據(jù)的知識表達、學習、挖掘和歸納等方面的處理技術(shù)和方法。通過本課程的學習，使學生系統(tǒng)地掌握計算智能的基本內(nèi)容與方法，了解計算智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域，使學生能夠深刻理解計算智能的基本概念、基本理論和學科內(nèi)涵。通過對模糊計算、神經(jīng)計算、進化計算相關(guān)知識的學習，理解與掌握這些算法的基本流程，拓展基本應(yīng)用技能，了解計算智能在模式識別、行業(yè)領(lǐng)域中的典型應(yīng)用。掌握計算智能所涉及的編程技術(shù)和過程，學會收斂性分析、程序設(shè)計的思路和方法，為后續(xù)研究提供必要的基礎(chǔ)。培養(yǎng)學生運用計算智能所提供的思想和方法解決實際工程問題的能力，增強學生綜合運用知識的能力以及分析問題、解決問題的能力。二、課程目標課程目標1.知識目標：學生能夠理解并掌握三大計算理論，從模糊集合到模糊計算的應(yīng)用；從神經(jīng)元到各類不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模；從遺傳算法到進化計算應(yīng)用；理解智能的科學含義以及人工智能、生物智能、計算智能之間的關(guān)系和整個學科的發(fā)展歷程和發(fā)展脈絡(luò)。課程目標2.能力目標：學生能夠在相關(guān)領(lǐng)域處理人工智能、大數(shù)據(jù)相關(guān)問題時，運用計算智能的基本理論和建模方法解決如分類、聚類、優(yōu)化和數(shù)據(jù)分析預測等實際問題。課程目標3.素質(zhì)目標：學生能夠強化智能思維、邏輯思維與計算思維，提升思辨能力，增強運用計算智能方法對社會、科技問題的理解、判斷、分析、推理、綜合、決策的能力，提升個人在信息化和智能時代的科技素養(yǎng)。課程目標4.思政目標：學生能夠感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前輩們的不斷探索求真求實的科研精神，在陷入低潮時可貴的堅持，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再次迎來研究熱潮；使學生深切體驗到作為中國當代大學生在人工智能時代的科技創(chuàng)新責任與擔當，感受科技工作者要耐得住寂寞、坐得住冷板凳的進取精神，堅定學習智能專業(yè)和從事智能科技工作的信心。三、課程目標及對畢業(yè)要求指標點的支撐課程目標支撐畢業(yè)要求指標點畢業(yè)要求知識目標1.3能夠?qū)?shù)學、自然科學、工程基礎(chǔ)和智能科學與技術(shù)的專業(yè)知識用于復雜工程問題的推導、計算、技術(shù)開發(fā)。1、工程知識:具備良好的數(shù)學能力和牢固的計算機專業(yè)基礎(chǔ)知識，掌握智能科學與技術(shù)基礎(chǔ)理論和專業(yè)知識，了解前沿發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢；能夠?qū)⑸鲜鲋R應(yīng)用于解決互聯(lián)網(wǎng)、人工智能及相關(guān)行業(yè)中有關(guān)智能分析與處理、數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品設(shè)計中的模型構(gòu)建、技術(shù)開發(fā)、生產(chǎn)過程控制以及生產(chǎn)管理等方面的復雜工程問題。能力目標3.1能夠掌握本專業(yè)涉及的工程設(shè)計概念、原則和方法，能夠針對復雜工程問題提出合理的解決方案。3.設(shè)計/開發(fā)解決方案：能夠面對受經(jīng)濟、社會與環(huán)境等條件制約下的復雜工程問題，設(shè)計開發(fā)可行的工程技術(shù)解決方案，在設(shè)計環(huán)節(jié)中體現(xiàn)創(chuàng)新意識，并能夠考慮社會、健康、安全、法律、文化以及環(huán)境等因素。素質(zhì)目標4.2能夠?qū)χ悄芸茖W與技術(shù)領(lǐng)域的智能分析與處理、數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品設(shè)計等進行理論分析和實驗仿真。4.研究：具備智能科學理論、技術(shù)、應(yīng)用及交叉學科融合的科學研究能力以及對新知識、新技術(shù)的敏銳性，能夠?qū)θ斯ぶ悄芟嚓P(guān)領(lǐng)域的復雜工程問題展開研究。基于科學原理和科學方法，設(shè)計并進行實驗，分析與解釋結(jié)果數(shù)據(jù)，并通過信息綜合得到合理有效的結(jié)論。思政目標8.1具有人文及社會科學素養(yǎng)，了解國情，理解社會主義核心價值觀，樹立正確的政治立場、世界觀、人生觀和價值觀。8.職業(yè)規(guī)范：能夠恪守人工智能研究者與從業(yè)者所需的高標準智能倫理準則，了解智能產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)、工程設(shè)計等相關(guān)的技術(shù)標準與政策法規(guī)，遵守工程實踐中的職業(yè)道德、責任及規(guī)范，履行責任。四、課程基本教學內(nèi)容第一單元緒論（學時數(shù)：2學時）1.課程主要內(nèi)容掌握智能的定義；理解生物智能、人工智能、計算智能的概念以及三者之間的關(guān)系；兩種智能ABC理論；計算智能的相關(guān)技術(shù)（三大計算體系）。2.重點和難點【重點】生物智能、人工智能、計算智能的層次。【難點】計算智能相關(guān)技術(shù)概述。3.學生學習預期成果學生通過本單元的學習，理解智能的含義，對生物智能、人工智能、計算智能能夠區(qū)分和辨識，對計算智能的三大計算體系涵蓋的學科知識有一定的認識，能夠?qū)φn程的整體內(nèi)容形成框架，利于后續(xù)學習。4.教學方式課堂講授：教師講授相關(guān)知識；提問：提前布置課下任務(wù)，使學生通過查閱資料，了解最新的計算智能進展，并在課堂上展示所查資源，結(jié)合自己的理解講解，培養(yǎng)學生網(wǎng)絡(luò)資源使用的能力。5.支撐課程目標支撐課程目標1：知識目標。第二單元模糊系統(tǒng)理論及實現(xiàn)方法（學時數(shù)：4學時）1.課程主要內(nèi)容掌握模糊集合隸屬函數(shù)、模糊集合的表示方法、模糊集合的運算等內(nèi)容；掌握模糊關(guān)系的定義與性質(zhì)、模糊矩陣、模糊關(guān)系的合成、相似矩陣與相似關(guān)系等知識；理解倒置關(guān)系與轉(zhuǎn)置矩陣、模糊關(guān)系的傳遞性。2.重點和難點【重點】模糊隸屬函數(shù)、模糊關(guān)系、模糊矩陣、相似矩陣與相似關(guān)系、模糊推理?！倦y點】模糊概念的理解和相關(guān)計算。3.學生學習預期成果通過思維轉(zhuǎn)換，將以前精確表達的數(shù)學知識，轉(zhuǎn)換成更貼近實際的處理方式，達到學科素質(zhì)培養(yǎng)的目的。4.教學方式課堂講授、課堂練習、課后作業(yè)。5.支撐課程目標支撐課程目標1：知識目標；支撐課程目標3：素質(zhì)目標。第三單元模糊計算應(yīng)用（學時數(shù)：4學時）1.課程主要內(nèi)容掌握模糊計算的應(yīng)用：模糊聚類分析、模糊模式識別、模糊綜合評判、模糊控制，通過案例展示應(yīng)用模糊計算理論解決各種實際問題的方法和步驟。2.重點和難點【重點】模糊聚類分析、模糊模式識別【難點】模糊控制。3.學生學習預期成果培養(yǎng)學生的模糊邏輯應(yīng)用能力、用模糊思想解決問題的能力和知識系統(tǒng)規(guī)則認知能力，從模糊計算的思維角度，處理現(xiàn)實世界中的問題。4.教學方式課堂講授、課堂練習、課后作業(yè)。5.支撐課程目標支撐課程目標2：能力目標。第四單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)（學時數(shù)：4學時）1.課程主要內(nèi)容人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程（低潮期和科學家的堅持精神）；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本特征；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬；神經(jīng)元工作原理；單層感知器。2.重點和難點【重點】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理，單層感知器【難點】神經(jīng)元工作原理理解3.學生學習預期成果培養(yǎng)學生創(chuàng)新思維能力，將人腦結(jié)構(gòu)借鑒到人工智能領(lǐng)域，構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模擬人腦神經(jīng)元工作過程。4.教學方式課堂講授、上機操作、課后練習。5.支撐課程目標支撐課程目標1：知識目標；支撐課程目標4：思政目標。第五單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及學習方法（學時數(shù)：12學時）1.課程主要內(nèi)容掌握前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及學習過程（以BP網(wǎng)絡(luò)、RBF網(wǎng)絡(luò)為主介紹）；掌握反饋互聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及學習過程（Hopfield為主介紹）；理解統(tǒng)計學習理論，掌握分類支持向量機、回歸支持向量機的工作原理，學會支持向量機的仿真應(yīng)用；了解深度學習發(fā)展概況及主要模型；通過案例展示應(yīng)用不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型解決各種實際問題的過程。2.重點和難點【重點】BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及算法；RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及算法；反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及算法；支持向量機工作原理?！倦y點】統(tǒng)計學習理論、VC維、核函數(shù)。3.學生學習預期成果培養(yǎng)學生認知不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，利于智能素質(zhì)養(yǎng)成；理解什么樣的問題適合使用哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來解決；能夠利用BP網(wǎng)絡(luò)、RBF網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)、支持向量機解決分類、回歸等問題；理解不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在計算智能領(lǐng)域中的應(yīng)用，能夠借助工具更好的解決實際問題。4.教學方式課堂講授、課堂練習、課后作業(yè)。5.支撐課程目標支撐課程目標1：知識目標；支撐課程目標2：能力目標；支撐課程目標3：素質(zhì)目標。第六單元進化計算（學時數(shù)：6學時）1.課程主要內(nèi)容了解進化計算的發(fā)展歷程和涵蓋算法；掌握遺傳算法的原理、特點、基本操作（復制、交叉、變異）；掌握遺傳算法的理論基礎(chǔ)，了解遺傳算法的優(yōu)劣性及應(yīng)用過程中應(yīng)注意的問題。2.重點和難點【重點】遺傳算法的計算過程?！倦y點】應(yīng)用于實際應(yīng)注意的思維轉(zhuǎn)換。3.學生學習預期成果培養(yǎng)學生算法優(yōu)化的能力，用遺傳算法解決TSP問題等最優(yōu)化問題；理解遺傳算法在智能計算領(lǐng)域中的應(yīng)用，借助計算智能方法更好的解決實際問題。4.教學方式課堂講授、課堂練習、課后作業(yè)。5.支撐課程目標支撐課程目標1：知識目標。支撐課程目標2：能力目標。五、教學內(nèi)容、教學方式支撐課程目標匯總序號主要內(nèi)容主要教學方式學時分配課內(nèi)課外學時比例支撐課程目標1第一單元緒論課堂講授+提問21：1課程目標12第二單元模糊系統(tǒng)理論及實現(xiàn)方法課堂講授、課堂練習、課后作業(yè)41：1課程目標1、33第三單元模糊計算應(yīng)用課堂講授、課堂練習、課后作業(yè)41：1課程目標1、3、44第四單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)課堂講授、上機操作、課后練習41：1課程目標1、45第五單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及學習方法課堂講授、上機操作、課后練習121：1課程目標1、2、36第六單元進化計算課堂講授、上機操作、課后練習61：1課程目標1、2六、考核方式課程的考核以考核學生能力及培養(yǎng)目標的達成與否為主要目的，以檢查學生對各知識點的掌握程度和應(yīng)用能力為重要內(nèi)容，包括課程作業(yè)、上機實踐能力考核和期末考核3個環(huán)節(jié)。課程總評成績由課程作業(yè)、上機實驗報告、期末考試3個環(huán)節(jié)的成績加權(quán)而成，成績均為百分制，課程作業(yè)權(quán)重10%，上機實踐成績權(quán)重40%，期末考試成績權(quán)重50%。各考核環(huán)節(jié)所占分值比例可根據(jù)具體情況進行調(diào)整，建議值及考核細則如下。課程成績構(gòu)成及比例考核環(huán)節(jié)目標分值考核/評價細則支撐的課程目標課程作業(yè)（10%）知識掌握100主要考核學生對各單元知識點的理解和掌握程度；每次作業(yè)按100分制單獨評分，取各次成績的平均值作為此環(huán)節(jié)最終成績。課程目標1、2、3上機實驗報告（40%）仿真編程能力100根據(jù)實驗情況和實驗報告質(zhì)量單獨評分，每次上機實驗進行編程仿真，將運行過程和結(jié)果寫入實驗報告并上交。每次報告按100分單獨評分，取各次成績的平均值作為此環(huán)節(jié)最終成績。課程目標2、3期末考試（50%）知識40（1）卷面成績100分，以卷面成績的50%計入課程總評成績。（2）主要考核模糊集合、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法的基本概念、模糊矩陣的相關(guān)計算、BP、RBF、Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型原理、支持向量機原理、深度學習基礎(chǔ)；以及模糊計算、神經(jīng)計算、進化計算的應(yīng)用領(lǐng)域等內(nèi)容。考試題型為：選擇題、判斷題、計算題、簡答題等。課程目標1、2、3、4技能30綜合應(yīng)用20創(chuàng)新10課程作業(yè)、課程上機實驗及非技術(shù)能力考核標準如下表?？己谁h(huán)節(jié)基本要求評價標準75-89分60-74分0-59分課程作業(yè)智能的概念、模糊計算基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)相關(guān)內(nèi)容，至少6次作業(yè)。（支撐課程目標1、2、3）按時交作業(yè)；基本概念正確、論述邏輯清楚；層次分明，語言規(guī)范。按時交作業(yè)；基本概念正確、論述基本清楚；語言較規(guī)范。按時交作業(yè)；基本概念基本正確；論述基本清楚；語言基本規(guī)范。不能按時交作業(yè)；有抄襲現(xiàn)象；或者基本概念不清楚、論述不清楚。上機實驗報告由MATLAB軟件使用、模糊計算仿真、神經(jīng)計算仿真、進化計算仿真四部分構(gòu)成，包括8個實驗報告。（支撐課程目標2、3）按時進行上機實驗；方案正確；操作正確；數(shù)據(jù)處理正確；實驗報告完整、規(guī)范。按時進行上機實驗；實驗方案正確；操作較規(guī)范；數(shù)據(jù)處理較正確；實驗報告較完整、規(guī)范。按時進行上機實驗；實驗方案基本正確；操作較規(guī)范；數(shù)據(jù)處理基本正確；實驗報告基本規(guī)范。不能按時進行上機實驗；方案不合理；數(shù)據(jù)處理不當；實驗報告不完整。七、教材及參考資料1．《計算智能》，陳麗芳侯偉，清華大學出版社，2024.102．《計算智能》張軍詹志輝，清華大學出版社，2009.11撰寫人：審核人：教學負責人：華北理工大學課程教學進度表2023～2024學年秋季學期理學院計算智能課程課程號-課序號TA190542課程名稱計算智能授課班級21智能1-4授課教師陳麗芳上課時間上課地點周次講次學時授課內(nèi)容任課教師備注（實驗、上機）112第1章緒論

1.1智能的定義

1.2生物智能

1.3人工智能

1.4計算智能陳麗芳上課1222MATLAB軟件及工具箱使用練習陳麗芳上機1232第2章模糊系統(tǒng)理論

2.1模糊集合陳麗芳上課2342第2章模糊系統(tǒng)理論

2.2模糊關(guān)系陳麗芳上課3452第3章模糊系統(tǒng)應(yīng)用

3.1模糊聚類分析

3.2模糊模式識別陳麗芳上課4462模糊聚類分析仿真實驗陳麗芳上機2672第3章模糊計算應(yīng)用

3.3模糊綜合評判

3.4模糊控制陳麗芳上課5682模糊控制仿真實驗陳麗芳上機3792第4章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論

4.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介

4.2神