人工智能学习心得体会

我们成长过程中，会面临着各种事情，在事情发生后，以心得体会的方式进行记录，可使我们改进不良思想，留下激励自己的正确思想。怎么写出有意义的心得体会呢？以下是小编整理的关于《人工智能学习心得体会》，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

第一篇：人工智能学习心得体会

人工智能学习心得

对人工智能的理解

通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的： 人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。

人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段： 第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落

人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。

第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。

DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议

第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。

日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”，即”知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。

1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。 第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮

由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。

对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想

最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢?人工智能的神话是否会发生在当前社会中的呢 ?

在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界?

人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。

智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能(或者说智力)，科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。

虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。

个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。 人工智能研究的近期目标;是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。随着社会的发展，技术的进步，人工智能的发展是任何人都无法想象的。通过对人工智能的学习，以及与所听所见所闻的结合，我大胆的对未来人工智能的发展做出了以下拙劣的猜想：

一，融合阶段(2010—2020年)：

1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。

2、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话，远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。

3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。

4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善。

5、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络(以后甚至可以不用植入任何芯片)。比如，将微型超级计算机植入人脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。

6、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。

7、随着人工智能的加速发展，新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类健康，而且能大幅度提高全社会的文明水准。比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家用机器人的使用，可以更加有效地保护数据，可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方面的应用(比如禁止合成电视名人)，可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序。

三、自我发展阶段(2020—2030年)：

1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，还能自己生产产品。

2、一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。

3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信，在以后的发展中甚至不用植入芯片也可实现此项功能。

4、制定“机器人法”等新的法律来约束机器人的行为，使人们不受机器人的侵害。

5、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展。

四、升华阶段(2030—2040年)：

1、信息化的世界进一步发展成全息模式的世界。

2、人工智能系统可从环境中采集全息信息，身处某地的人们可以更容易地了解和知晓其他地方的情况。

3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。

4、人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。 人工智能一但拥有长足的进步，必将带动其他计算机技术的发展。 网络化将虚拟的世界变得无限大，届时，足不出户将成为一种习惯。人工智能必将带动人类的发展，起到决定性作用。

虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力， 让我们一起期待未来的世界吧，一个全新的人工智能世界。

第二篇：《智能仪器》学习心得

首先，非常荣幸《智能仪器》这门课程由我们的周老师授课。现在我将学习这门课程的心得、所获得的知识介绍如下。

随着微型计算机及微电子技术在测试领域中的广泛应用，仪器表在测量原理、准确度、灵敏度、可靠性、多种功能及自动化水平等方面都发生了巨大的变化，逐步形成了完全突破传统概念的新一代仪器——智能仪器。在信息技术的高速发展和人工智能应用的推动下，智能仪器必将有更大的进展。测试仪器的智能化已是现代仪器发展的主流方向。因此，学习智能仪器的工作原理、掌握新技术和设计方法无疑是十分重要的。

了解教材的特点对我们学习的课程是相当关键的，所以我了解到本教材的特点是：

1、结构合理，章节安排、重点与难点分布符合教学要求，内容系统、新颖、翔实，可教性和可实践性强;

2、紧密结合科研实践，融入了DSP、FPGA/CPLD、∑-△型24位A/D、USB接口、触摸屏、条图显示、非线性决策滤波算法、智能传感器、网络仪器等当今智能仪器的先进技术;

3、较强了软件设计方法、课测试性实践、可靠性设计;

4、有利于授课教师灵活选材，可以选取不同章节，构成深度和学时有区别的课程;

5、通过附录介绍了实验设备和实验项目，形成了完整的教学方案。

下面我就我们学到的知识做一个简单的概况。

本书第一章概述，简要介绍了仪器仪表的分类、重要性及智能仪器的发展概况，重点论述了智能仪器的概念、智能化层次、基本结构

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与特点，综述了推动智能仪器的发展的七方面主要介绍和智能仪器微型化技术。

第二章数据采集技术，介绍了集中式和分布式采集系统结构、模拟信号调理，重点论述了普通型和∑-△型A/D转换器原理、接口技术，通过实例深入讨论了采集系统设计、误差分析等问题。智能仪器的数据采集系统简称DAS，是指将温度、压力、流量、位移等模拟量进行采集、量化转换成数字量后，以便有计算机进行存储、处理、显示或打印的装置。传统的A/D转换技术在实现极高精度的A/D转换时，在性能、代价等方面搜到了极限性的挑战，而且由于难以与数字电路系统实现单片集成，因而不适应VL-SI技术的发展。近年来∑-△型A/D转换器以其分辨率高、线性度好、成本低等特点得到越来越广泛的应用，特别是在既有模拟又有数字的混合信号处理场合更是如此。过采样∑-△型A/D转换器由于采用了过采样技术和∑-△调制技术，增加了系统总数字的电路的比例，减少了模拟电路的比例，并且易于与数字系统实现单片集成，因而能够以较低成本实现高精度的A/D转换器，适应了VLSI技术发展的要求。过采样技术使得量化噪音功率平均分配到更宽的频带范围中，从而减低了基带内的量化噪声功率。∑-△型A/D转换器一很低的采样分辨率和很高的才艺速率将模拟信号数字化，通过使用过采样、噪声整形和数字滤波等方法增加有效分辨率，然后对A/D转换器输出进行采样抽取处理以降低有效采样速率。

第三章人机对话与数据通信，既介绍键盘、LCD显示、RS-232C

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标准串行总线通信等基本信息，又重点增加了条图显示、触摸屏、USB通用串行总线、PTR系列模块和基于移动通信网的无线数据传输等内容。

测量精度和可靠性是仪器的重要指标。所以第四章，主要介绍了基本数据的处理算法，重点讲述克服随机误差的数字滤波算法和消除系统误差的几种校正算法，简要介绍了标度变换。引入数据处理算法后，使许多原来考硬件电路难以实现的信号处理问题得以解决，从而克服和弥补了包括传感器在内的各个测量环节中硬件本身的缺陷或弱点，提高了仪器的综合性能。

高级智能仪器是应用了人工智能的力量、方法和技术，具有拟人智能特性或功能的一起。为了实现这种特性或功能，智能仪器中一般都使用嵌入微处理器的片上系统芯片、数字信号处理及专用信号处理电路，一起内部带有处理能力很强的智能软件。仪器仪表一不再是简单是硬件实体，而是硬件、软件相结合，软件决定仪器智能高低的新型仪器。软件设计成为智能仪器设计中工作量大任务最繁重、最复杂的工作。因此，只有按照软件工程的思想，掌握软件的设计方法，才能够高效率、高质量地完成智能仪器软件设计的任务。第五章软件设计，在介绍软件工程方法的基础上，重点论述基于裸机和嵌入式操作系统的软件设计方法，对软件测试问题作了讨论，新增加软件文档、监控程序设计等内容。

可靠性和抗干扰能力是评价仪器系统质量优劣的重要技术指标。第六章可靠性设计与干扰技术，介绍了可靠性基本的知识，重点论述

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硬件和软件可靠性设计方法与技术，对一直电磁干扰的主要技术措施进行了较详细的分析。

第七章可测性设计，介绍了可测试性的基本知识、测试性通用设计原则和机内测试技术——BIT，结合RAM测试、A/D与D/A测试实例，讨论了可测试性设计方法。可测试性是系统和设备的一种便于测试和诊断的重要设计特性，对各种复杂系统尤其是对电子系统和设备的维修性、可靠性和可用性有很大影响。可测试性设计要求在设计研制过程中使系统具有自检测和为诊断提高方便的设计特性。具有良好的可测试性的系统和设备，可用及时、快速、准确地检测与隔离故障，提高执行任务的可靠性与安全性，缩短故障检测与看来时间，进而减少维修时间，提高系统可用性，降低系统的使用维护费用。

第八章智能仪器设计实例，论述了智能仪器的设计原则和研制步骤，比较完整地给出了基于单片机和DSP研制的两种仪器实例。

第九章智能仪器的新发展，简要介绍了虚拟仪器的特点、体系结构、硬件和软件及应用，从基于Web的虚拟仪器、嵌入internet的网络话智能传感器和IEEE1451标准等方面讨论了网络话仪器。

以上是我对我们课程每一章学习到的知识的一些概况。我也认识到只是在我们的课堂要学好一门课程是不够的，要把知识学通、学精，还是需要我们花大量的精力、时间继续努力的。所以，我会努力的!

第三篇：智能电网学习心得

最近，我学习了网络学院的“智能电网”相关知识，包括智能电网概述、智能发电与调度、智能输变电技术、智能配电技术、智能用电技术、智能信息通信技术等六个专题的内容，以及2011智能电网国际论坛的专家主题发言，及6位分论坛主席发言。

1、通过这次学习，进一步加深了我对智能电网的认识。智能电网，就是电网的智能化，也被称为“电网2.0”，它是建立在集成的、高速双向通信网络的基础上，通过先进的传感和测量技术、先进的设备技术、先进的控制方法以及先进的决策支持系统技术的应用，实现电网的可靠、安全、经济、高效、环境友好和使用安全的目标。而我们现在所建设的坚强智能电网，就是以特高压电网为骨干网架、各级电网协调发展的坚强网架为基础，以通信信息平台为支撑，具有信息化、自动化、互动化特征，包含电力系统的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，覆盖所有电压等级，实现“电力流、信息流、业务流”的高度一体化融合的现代电网。

2、通过学习我进一步了解了智能电网的几大特征及其先进性： (1)坚强。在电网发生大扰动和故障时，仍能保持对用户的供电能力，而不发生大面积停电事故;在自然灾害、极端气候条件下或外力破坏下仍能保证电网的安全运行;具有确保电力信息安全的能力。

(2)自愈。具有实时、在线和连续的安全评估和分析能力，强大的预警和预防控制能力，以及自动故障诊断、故障隔离和系统自我恢复的能力。

(3)兼容。支持可再生能源的有序、合理接入，适应分布式电源和微电网的接入，能够实现与用户的交互和高效互动，满足用户多样化的电力需求并提供对用户的增值服务。

(4)经济。支持电力市场运营和电力交易的有效开展，实现资源的优化配置，降低电网损耗，提高能源利用效率。

(5)集成。实现电网信息的高度集成和共享，采用统一的平台和模型，实现标准化、规范化和精益化管理。

(6)优化。优化资产的利用，降低投资成本和运行维护成本。

3、通过本次学习，我对智能电网的智能发电与调度、智能输变电技术、智能配电技术、智能用电技术、智能信息通信技术等各方面技术的特点、发展状况和应用有了更加深入的了解。并且进一步理解了建设坚强智能电网对电力系统的重要意义：

(1)能有效地提高电力系统的安全性和供电可靠性。利用智能电网强大的“自愈”功能，可以准确、迅速地隔离故障元件，并且在较少人为干预的情况下使系统迅速恢复到正常状态，从而提高系统供电的安全性和可靠性。

(2)实现电网可持续发展。坚强智能电网建设可以促进电网技术创新，实现技术、设备、运行和管理等各个方面的提升，以适应电力市场需求，推动电网科学、可持续发展。

(3)减少有效装机容量。利用我国不同地区电力负荷特性差异大的特点，通过智能化的统一调度，获得错峰和调峰等联网效益;同时通过分时电价机制，引导用户低谷用电，减小高峰负荷，从而减少有效装机容量。

(4)降低系统发电燃料费用。建设坚强智能电网，可以满足煤电基地的集约化开发，优化我国电源布局，从而降低燃料运输成本;同时，通过降低负荷峰谷差，可提高火电机组使用效率，降低煤耗，减少发电成本。

(5)提高电网设备利用效率。首先，通过改善电力负荷曲线，降低峰谷差，提高电网设备利用效率;其次，通过发挥自我诊断能力，延长电网基础设施寿命。

(6)降低线损。以特高压输电技术为重要基础的坚强智能电网，将大大降低电能输送中的损失率;智能调度系统、灵活输电技术以及与用户的实时双向交互，都可以优化潮流分布，减少线损;同时，分布式电源的建设与应用，也减少了电力远距离传输的网损。

总之，通过这次学习，更加深入了解了智能电网知识，了解了智能电网建设对我国经济、社会发展的重要意义，并将在以后的工作学习中，继续深入学习智能电网相关知识，为坚强智能电网建设贡献一份力量。

第四篇：计算智能学习心得体会

本学期我们水利水电专业开了“计算智能概论”这门课，有我们学院的金菊良教授给我们授课，据说这门课相当难理解，我们课下做了充分的准备，借了计算智能和人工智能相关方面的书籍，并提前了解了一点相关知识，我感觉看着有点先进，给我们以往学的课程有很大区别，是一种全新的概念和理论，里面的遗传算法、模糊集理论、神经网络更是闻所未闻，由于课前读了一些书籍，我以为课堂上应该能容易理解一点，想不到课堂上听着还是相当玄奥，遗传算法还好一点，因为高中学过生物遗传，遗传算法还能理解一点。像模糊集理论神经网络便不知所云了。虽然金老师讲课生动形象，幽默风趣，而且举了好多实际的例子，但有一些理论有点偏难。

计算智能(Computational Interlligence，简称CI)并不是一个新的术语，早在1988年加拿大的一种刊物便以CI为名。1992年，美国学者JamesC.Bezdek在论文《计算智能》中讨论了神经网络、模式识别与智能之间的关系，并将留能分为生物智能、人工智能和计算智能三个层次。1993年，Bob Marks写了一篇关于计算留能和人工留能区别的文章，并在文中给出了对CI的理解。1994年的国际计算智能会议(WCCL)的命名就部分地源于Bob的文章，这次IEEE会议特国际神经网络学会(NNC)发起的神经网络(ICNN)、模糊系统(FuZZ)和进化计算(ICEc)三个年度性会议合为一体，并出版了名为《计算智能》的论文集。此后，CI这个术语就开始被频繁地使用，同时也出现了许多关于CI的解释。

1992年，James C .Bezdek提出，CI是依靠生产者提供的数字、数据材料进行加工处理，而不是依赖于知识;而AIglJ必须用知识进行处理.1994年，James在F1orida，Orlando，IEEE WCCI会议上再次阐述他的观点，即智能有三个层次：(1)生物智能(Biological Intelligence，简称BI)，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。(2)人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)，是非生物的，人造的，常用符号来表示，AI的来源是人类知识的精华。(3)计算智能(Computer Intellienceence，简称CI)，是由数学方法和计算机实现的，CI的来源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John H. 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(natural evolution)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(genetic algorithm，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(series of genetic code)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(Simple Genetic Algorithm，SGA)。 BP神经网络

BP神经网络是用反向传播学习算法(back-propagation algorithm，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(hidden layer)。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(gradient search technique)使代价函数(cost function)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，fuzzy mathematics)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，其处理效果在敏捷性、模糊性适应性等方面优于常规方法，使得模糊数学方法易于理解、接受和改进，便于方法的应用与更新。

除了学习这三大计算智能概论的理论的知识，我还查找相关资料——计算智能概论在水利中还有还有许多应用。如在水资源配置评价中便用到人工神经网络和模糊集理论;为解决多于两水库优化运行调度问题，近年来，对模糊数学、神经网络、遗传算法等计算智能方法在水库调度中得到了很好的应用。

学习了计算智能，我不仅学到了学到了很多新的理论方法，也了解到了计算智能可以在很多领域有创新的应用。金老师教我们写论文的方法和步骤，还给我们解读了几篇他写的论文。

总之，计算智能这门课给我了一种认识科学的全新方法，有助于我将来更好的运用专业知识，我相信计算智能将来一定能更好运用到更多的领域，一定会为社会发展做出更多贡献。

第五篇：学习多元智能理论心得体会

通过对多元智能理论的培训学习，我有了初步认识：学生是我们老师施教的主体，我们所作的一切努力就是为了学生更加健康的发展。多元智能理论在教学中的运用，就是让每一个学生找到“自我感觉”，使心智得到了更加健康的发展。可以说“多元智力理论”的提出，为世界范围内的教学改革注入了一股强大的新鲜活力，为变革传统教学提供了新的视角和多元的切入点。

智能的多元性、差异性，要求我们对学生进行教育时因材施教。其实这点早已被大家所认识到，但很大一部分仅限于认识到，做到的却很少。这就讲到了多元智能理论的实践性和启发性。而我们老师在启发性中起到了关键作用：发挥个体的优势智能，从而带动弱势智能发展，把强项迁移到其他领域。因此教师要因材施教，多元智能理论认为，人的智能是多元的，不同的人有不同的智能结构类型。有的人语言智能占优势，有的人数理逻辑智能占优势，还有的肢体运动智能占优势等等。同样的内容，应采取不同的学习方式让他们去学习，以适应每一位不同智能组合结构的成长中的个体的需要。如果真地去“切实改变学生的学习方式”，那将会是对学生个体生命的忽视与不尊重，那样强加于学生的“改变”所带来的结果将会如何呢?我不敢深思。

所以我们要做的，就是把握每一位学习者的智能结构，进一步优化与完善学生的学习方式，即为每位学生的成长与发展创造适合他自己的最优化的学习方式的组合。而不是要“改变”，不是要完全摒弃。

所以说，“改变学生的学习方式”一语实在不妥。

多元智能理论的创始人加德纳有一句名言：“每个孩子都是一个潜在的天才儿童，只是经常表现为不同的形式。”不同的人身上有不同的智能组合形式，即使俩个人在某种智能上都有优势，但这种优势智能与其它方面优势智能的组合是因人而异的同样具有较高的音乐智能，有的同时具有较高的肢体运动智能两者结合表现为音乐舞蹈的能力，而另一些人表现为演唱能力、演奏、作曲等。不能要求每个孩子一个模式。我们要善于让孩子用自己的方法来学习，如音乐强---唱来学习，运动强---表演来学习。 根据多元智能理论，学生学习困难实际上属于"潜能尚未得到有效开发"，只要我们找到开发潜能的有效方法，把智力因素与非智力因素优化为学力，我们的学生一定都可以成为学业优等生。因此，探索出有效的教育模式和方法，最大限度地改变学生的学习品质、学习方法、学习习惯和人际关系，将会使学生学会自主解决学习困难，为学生的今后进一步的终身学习和发展打下良好的基础。教育就应当为每一个孩子搭建平台，创设情境，开掘、发展他们的各项智能，扬长避短，使他的智能形成优化的机构。 因此多元智能理论对教育有深远的影响。在今后的教学中掌握多元智能理论后就要重新定位教育目标，力求培养学生的八种智能，尽量开发学生的潜能。同时使学生观发生改变，鼓励学生建立信心，有天生我才必有用，行行出状元的思想。与此同时，教师观也要发生改变，即教师要善待每一个学生，不能挖苦学生，不能讽刺学生，要善于发现学生的闪光点，因势力导，适时而教，力求因材施教，全方位开发学生智能，提高素质，勇于实践，提高分析诊断能力。

通过这次学习，使我的教育观也发生了改变，今后我要用多元智能的思想，用全体全面的目标意识，发展创造意识和能力。另外，此次的培训学习也引起了我的深思，我今后要改变对学生的个性评价，要以八种智能为指标体系，全方位评价学生，我想起了我以前对学生的评价方法过于偏颇，也许已经在学生的幼小的心灵里埋下了阴影，而我却没意识到，我庆幸我参加了这次的培训学习，使我认识到我在教学评价中走入误区，今后我会将我这次学到的多元智能理论作为我以后评价学生的指标体系，要用激励赞赏的眼光来看每一个学生，我相信我的学生一定会健康成长。

以上是我对学习<<多元智能理论>>的一点学习体会，可以说我收获颇丰，受益匪浅。今后我将用我今这次学到的内容指导我的教学工作。