描述
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是一种建立在非经典逻辑基础上的基于不确定性知识的推理，他从不确定性的初始证据出发，通过应用不确定性知识，推出具有一定程度的不确定性的或近乎合理的结论。
不确定性推理方法在许多情况下，往往无法解决面临的现实问题，因而需要应用不确定性推理等高级知识推理方法，包括非单调推理、时序推理和不确定性推理等。
不确定性推理可分为：可信度方法、证据理论（D-S理论）等。机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机。机器学习所采用的策略大体上可分为4种——机械学习、通过传授学习、类比学习和通过事例学习。
计算智能是一种智力方式的低层认知，它与人工智能的区别只是认知层次从中层下降至低层而已。中层系统含有知识（精品），低层系统则没有。
当一个系统只涉及数值（低层）数据，含有模式识别部分，不应用人工智能意义上的知识，而且能够呈现出则该系统就是计算智能系统。
计算智能的主要方法有人工神经网络、遗传算法、遗传程序、演化程序、局部搜索、模拟退火等等。遗传算法、免疫算法、模拟退火算法、蚁群算法、微粒群算法都是一种仿生算法。
研究领域：神经计算、模糊计算、粗糙集理论、进化计算、人工生命、群优化以及自然计算。计算智能是一种智力方式的低层认知，它与人工智能的区别只是认知层次从中层下降至低层而已。当一个智能计算系统以非数值方式加上知识（精品）值，即成为人工智能系统。
有师学习 有师学习算法能够根据期望的和实际的网络输出（对应于给定输入）间的差来调整神经元间连接的强度或权。因此，有师学习需要有个老师或导师来提供期望或目标输出信号。有师学习算法的例子包括Delta规则、广义Delta规则或反向传播算法以及ＬＶＱ算法等。
（２）无师学习 无师学习算法不需要知道期望输出。在训练过程中，只要向神经网络提供输入模式，神经网络就能够自动地适应连接权，以便按相似特征把输入模式分组聚集。无师学习算法的例子包括Kohonen算法和Carpenter-Grossberg自适应谐振理论（ＡＲＴ)等。
（３）强化学习 如前所述，强化（增强）学习是有师学习的特例。它不需要老师给出目标输出。强化学习算法采用一个“评论员”来评价与给定输入相对应的神经网络输出的优度（质量因数）。强化学习算法的一个例子是遗传算法（GA）
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