学习算法的心得体会Word文档格式.docx

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生物智能，是由人脑的物理化学过程反映出来的，人脑是有机物，它是智能的基础。

人工智能，是非生物的，人造的，常用符号来表示，AI的是人类知识的精华。

（3）计算智能，是由数学方法和计算机实现的，CI的是数值计算的传感器。

　　虽然有好多计算智能理论还不太清楚，但是我对新知识还是相当渴望的，因为我本身比较爱学习，且喜欢读书。

我感觉学到了许多知识：

计算智能是一门经验科学，它研究自然的或人工的智能行为形成之原理以“推理即计算”为基本假设，开发某种理论、说明某项智能可以算法化，从而可以用机器模拟和实现；

寻求和接受自然智能之启迪，但不企图完全仿制人类智能，其中心工程目标是研究设计和建立智能计算系统的方法。

　　由于我们只有16课时，所以我们学的面并不广，金老师主要教了一些计算智能方面的经典理论，我们所学的计算智能所涉及的领域主要包括以下三方面：

遗传算法、人工神经网络方法和模糊集理论。

　　遗传算法最早由美国Michigan大学JohnH.Holland教授提出。

　　按照生物进化过程中的自然选择（selection）、父代杂交（crossover）和子代变异（mutation）的自然进化（naturalevolution）方式，编制的计算机程序，能够解决许多复杂的优化问题，这类新的优化方法称之为遗传算法（geneticalgorithm，GA）[7]。

GA模拟生物进化过程中的主要特征有：

（1）生物个体的染色体（chromosomes）的结构特征，即基因码序列（seriesofgeneticcode）决定了该个体对其生存环境的适应能力。

（2）自然选择在生物群体（population）进化过程中起着主导作用，它决定了群体中那些适应能力（adaptability）强的个体能够生存下来并传宗接代，体现了“优胜劣汰”的进化规律。

（3）个体繁殖（杂交）是通过父代个体间交换基因材料来实现的，生成的子代个体的染色体特征可能与父代的相似，也可能与父代的有显著差异，从而有可能改变个体适应环境的能力。

　　（4）变异使子代个体的染色体有别于其父代个体的染色体，从而也改变了子代个体对其环境的适应能力。

（5）生物的进化过程，从微观上看是生物个体的染色体特征不断改善的过程，从宏观上看则是生物个体的适应能力不断提高的过程。

　　作为利用自然选择和群体遗传机制进行高维非线性空间寻优的一类通用方法，遗传算法（GA）不一定能寻得最优（optimal）点，但是它可以找到更优（superior）点，这种思路与人类行为中成功的标志是相似的。

例如不必要求某个围棋高手是最优的，要战胜对手只需他（她）比其对手更强即可。

因此，GA可能会暂时停留在某些非最优点上，直到变异发生使它迁移到另一更优点上。

遗传算法随编码

　　方式、遗传操作算子的不同而表现为不同形式，因此难以象传统的共轭梯度法那样从形式上给以明确定义，它的识别标志在于它是否具有模拟生物的自然选择和群体遗传机理这一内在特征。

目前国内外普遍应用的实施方案是标准遗传算法（SimpleGeneticAlgorithm，SGA）。

BP神经网络

　　BP神经网络是用反向传播学习算法（back-propagationalgorithm，BP算法）训练的一种多层前馈型非线性映射网络，网络中各神经元接受前一级的输入，并输出到下一级，网络中没有反馈联接。

BP神经网络通常可以分为不同的层（级），第j层的输入仅与第j–1层的输出联接。

由于输入层节点和输出层节点可与外界相连，直接接受环境的影响，所以称为可见层，而其它中间层则称为隐层（hiddenlayer）。

决定一个BP神经网络性质的要素有三个：

网络结构、神经元作用函数和学习算法，对这三个要素的研究构成了丰富多彩的内容，尤其是后者被研究得最多。

BP算法是目前应用最为广泛且较成功的一种算法，它解决了多层前馈网络的学习问题，从而使该网络在各方面获得了广泛应用。

它利用梯度搜索技术（gradientsearchtechnique）使代价函数（costfunction）最小化。

　　BP算法把一组样本的输入输出问题归纳为一非线性优化问题，它使用了最优化方法中最常用的负梯度下降算法。

用迭代运算求解网络权重和阈值对应于网络的学习记忆过程，加入隐层节点使得优化问题的可调参数增加，从而可得到更精确的解。

　　模糊集理论

　　模糊集理论（又称模糊数学，fuzzymathematics）就是应用模糊集这一模拟人脑模糊思维的数学工具，来描述、分析、识别、分类、判断、推理、决策和控制各种模糊事物所形成的一门现代应用数学分支学科。

经典数学仅考虑现实世界的数量而抛弃现实世界的质量，而模糊集理论则反映了现实世界数量与质量的统一性，是对经典数学的一种补充和完善。

定义模糊集、模糊关系的不同运算（目前主要是代数运算），就可得到相应的不同模糊数学方法。

目前已研究成熟并广为应用的模糊数学方法主要有模糊模式识别、模糊聚类分析、模糊综合评价、模糊推理、模糊控制等方法。

在现代科学技术体系中定性因素和主观因素定量化处理的方法至今仍很少，而模糊数学方法正是其中的典型代表，目前已在各科学和工程领域得到了广泛的成功应用，其主要原因在于它异于其它方法的一些显著特点：

（1）模糊集的引入改善了二值逻辑中硬性的分类方法，是普通集合的推广，使模糊数学方法更加接近于广泛存在模糊性和不精确性的现实世界，也更加接近于人类思维方式。

这些真实性使得模糊数学方法能很好地平衡系统的复杂性与描述系统的精确性，也有助于模糊数学方法充分提取各种专家经验信息和其它人类语言信息。

（2）当系统为多输入多输出、强非线性、定性信息与定量信息混杂的动态系统时，系统的数学模型非常复杂或根本就不存在确定性数学模型，常规方法难以或不能有效处理这样的复杂系统，而模糊数学方法可以用建立在语言型经验之上的模糊集及其运算就可以简便有效地处理，有时甚至不需要辅以确定的数学模型。

（3）模糊数学方法可以直接利用人类语言型概念及其运算。

　　篇二：

数据结构与算法课程设计心得体会学习体会

　　课程设计的心得体会

　　姓名：

何云龙学号：

0804012022班级：

08计科

（2）班

　　“数据结构与算法课程设计”是计算机科学与技术专业学生的集中实践性环节之一，是学习“数据结构与算法”理论和实验课程后进行的一次全面的综合练习。

其目的是要达到理论与实际应用相结合，提高学生组织数据及编写程序的能力，使学生能够根据问题要求和数据对象的特性，学会数据组织的方法，把现实世界中的实际问题在计算机内部表示出来并用软件解决问题，培养良好的程序设计技能。

　　当初拿到这次课程设计题目时，似乎无从下手，但是经过分析可知，对于简单文本编辑器来说功能有限，不外乎创作文本、显示文本、统计文本中字母—数字—空格—特殊字符—文本总字数、查找、删除及插入这几项功能。

于是，我进行分模块进行编写程序。

虽然每个模块程序并不大，但是每个模块都要经过一番思考才能搞清其算法思想，只要有了算法思想，再加上C程序语言基础，基本完成功能，但是，每个模块不可能一次完成而没有一点错误，所以，我给自己定了一个初级目标：

用C语言大体描述每个算法，然后经调试后改掉其中明显的错误，并且根据调试结果改正一些算法错误，当然，这一目标实现较难。

最后，经过反复思考，看一下程序是否很完善，如果能够达到更完善当然最好。

并非我们最初想到的算法就是最好的算法，所以，有事我们会而不得不在编写途中终止换用其他算法，但是，我认为这不是浪费时间，而是一种认识过程，在编写程序中遇到的问题会为我们以后编写程序积累经验，避免再犯同样的错误。

但是，有的方法不适用于这个程序，或许会适用于另外一个程序。

所以，探索的过程是成长的过程，是为成功做的铺垫。

经过努力后获得成功，会更有成就感。

　　在课程设计过程中通过独立解决问题，首先分析设计题目中涉及到的数据类型，在我们学习的数据存储结构中不外乎线性存储结构及非线性存储结构，非线性存储结构中有树型，集合型，图型等存储结构，根据数据类型设计数据结点类型。

然后根据设计题目的主要任务，设计出程序大体轮廓（包括子函数和主函数），然后对每个子函数进行大体设计，过程中错误在所难免，所以要经过仔细探索，对每个函数进行改进。

　　程序基本完成后，功能虽然齐全，但是程序是否完善（例如，输入数据时是否在其范围之内，所以加入判断语句是很有必要的）还需运行测试多次，如有发现应该对其进行改善，当然要在力所能及的前提下。

　　课程设计过程虽然短暂，但是使我深刻理解数据结构和算法课程对编程的重要作用，还有“数据结构与算法”还提供了一些常用的基本算法思想及算法的编写程序。

通过独立完成设计题目，使我系统了解编程的基本步骤，提高分析和解决实际问题的能力。

通过实践积累经验，才能有所创新。

正所谓，良好的基础决定上层建筑。

只有基本功做好了，才有可能做出更好的成果。

　　篇三：

计算方法课程总结心得体会

　　计算方法课程总结心得体会

　　一、课程简介：

本课程是信息与计算科学、数学与应用数学本科专业必修的一门专业基础课．我们需在掌握数学分析、高等代数和常微分方程的基础知识之上，学习本课程．在实际中，数学与科学技术一向有着密切关系并相互影响，科学技术各领域的问题通过建立数学模型与数学产生密切的联系，并以各种形式应用于科学和工程领域．而所建立的这些数学模型，在许多情况下，要获得精确解是十分困难的，甚至是不可能的，这就使得研究各种数学问题的近似解变得非常重要了，“数值计算方法”就是专门研究各种数学问题的近似解的一门课程．通过这门课程的教学，使学生掌握用数值分析方法解决实际问题的算法原理及理论分析，提高我们应用数学知识解决实际问题的能力．

　　二、本课程主要内容包括：

误差分析，插值法与拟合，数值积分，数值微分，线性方程组的直接解法和迭代解法，非线性方程求根，矩阵特征值问题计算、常微分方程初值问题数值解法．

　　三、本课程重点难点：

　　1、

　　2、

　　3、

　　4、绝对误差限、相对误差限、有效数字基函数、拉格朗日插值多项式、差商、牛顿插值多项式、截断误差曲线拟合的最小二乘法（最小二乘法则、法方程组）插值型数值积分（公式、积分系数）

　　a）N-C求积公式（梯形公式、Simpson公式、Cotes公式-系数、代数精度、

　　截断误差）

　　b）复合N-C公式（复合梯形公式、复合Simpson公式、收敛阶、截断误差）c）龙贝格算法的计算公式

　　5、非线性方程求根的迭代法收敛性定理

　　牛顿切线法、下山法、正割法（迭代公式、收敛阶）

　　6、高斯消去法、列主元素高斯消去法、LU分解法解线性方程组

　　Jacobi迭代法、S-R迭代法（迭代公式、迭代矩阵、收敛的充要条件、

　　充分条件）

　　矩阵的范数、谱半径、条件数、病态方程组

　　7、

　　欧拉方法（欧拉公式、向后欧拉公式、改进的欧拉公式）

　　四、实际应用

　　我们本学期的计算方法这门学科中，主要介绍了两种数值计算方法即：

数值逼近与数值代数。

前面几章讲的关于插值和拟合是属于数值逼近，而后面几章则介绍了非线性方程、解线性方程组、以及最后一章的常微分方程则属于数值代数的部分。

不管是哪一种方法在实际生活中的应用都是很广泛的，下面就以最小二乘拟合方法为例说明其在实际的应用。

　　曲线拟合就是拟合测量数据曲线。

所选择的曲线有时通过数据点，但在其他点上，曲线接近它们而不必通过它们13,41~在大多数情况下，选择曲线使得数据点的平方误差和最小。

这种选择就是最小二乘曲线拟合。

下面介绍一下最小二乘法拟合的基本原理。

设已知个数据点），求次最小二乘拟合多项式：

　　其中

　　设拟合多项式为各正交多项式：

　　的线性组合：

　　则继续往向下推导得：

　　继续推导最后可得最后可得一般形式的m一1次多项式：

　　即为最小二乘拟合多项

　　式

　　其拟合精度由下式来评定：

　　应用实例：

　　某建筑物176d水平位移测量数据如下表所示，在程序编制过程中，为

　　了防止运算溢出。

　　用来代替，其中，

　　。

　　此时，拟合多项式的形式为：

　　运用最小二乘多项式拟合时，拟合多项式的次数越高，其拟合精度未必越高。

以拟合最高次数l9次为例，拟合系数如表2，拟合的精度评定见表3。

　　根据水平位移的观测数据，实现了累计观测时间与水平位移的曲线拟合，在有限的测量数据条件下，表述了时间与该建筑物水平位移之间的函数关系。

曲线拟合的最小二乘法在解决这类问题的数据处理和误差分析中应用非常广泛，提高了数据处理的效率和精确度，最d"

-乘曲线拟合实现方法简明、适用，可应用于类似的测量数据处理和实验研究。

　　五：

总结

　　其实一直以来感觉自己都的数学方面还是比较感兴趣的，但是从大二上学期上完概率和线性代数后自己也就很少去碰数学方面的书了，直到这个学期上的这门计算方法让我重新又找回了学习数学的感觉。

经过这一个学期的学习，总体感觉还行，基本上都能领悟。

个别的知识点可能比较抽象，但是好多的算法我们都经过了上机实践了，所以掌握起来会更透彻一点。

学习了这门课，感觉实用性比较大。

像拉格朗日和牛顿插值法，最小二乘拟合法等等算法。

因为在我们现实生活中我们需要通过已有的数据来发掘事物本身的内在规律，或者模拟出相应的数学模型来解决。

所以这就需要我们用到这学期学习的相关知识来完成。

这门课程也是连接数学与计算机之间的桥梁，之前学习的数学积分的知识现在也知道怎么

　　用程序来实现了。

还有就是对线性方程组和非线性方程组的求解方法的掌握。

插值的应用自己还想说的就是，自己准备和同学一起做关于图像处理的方面的东西，不过我只是个新手。

但上次在看有关图像的放大和缩小技术的时候就看到了有关牛顿插值的应用。

不过他们学的算法都是在牛顿插值的基础上有所变化的。

所以当时我就觉得这门课程作用不一般。

学完了这门课也希望自己活学活用。

发挥这门课应有的作用。