智能演算法有哪些

⑴ 智能演算法包括哪些

智能演算法是指在工程實踐中經常會接觸到一些比較新穎的演算法或理論，比如模擬退火遺傳演算法，禁忌搜索神經網路天牛須搜索演算法，麻雀搜索演算法

⑵ 人工智慧演算法有哪些

人工智慧演算法有：決策樹、隨機森林演算法、邏輯回歸、SVM、樸素貝葉斯、K最近鄰演算法、K均值演算法、Adaboost演算法、神經網路、馬爾可夫。

⑶ 智能演算法有哪些

（1）人工神經網路（Artificial Neural Network）類：反向傳播（Backpropagation）、波爾茲曼機（Boltzmann Machine）、卷積神經網路（Convolutional Neural Network）、Hopfield網路（hopfield Network）、多層感知器（Multilyer Perceptron）、徑向基函數網路（Radial Basis Function Network，RBFN）、受限波爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machine）、回歸神經網路（Recurrent Neural Network，RNN）、自組織映射（Self-organizing Map，SOM）、尖峰神經網路（Spiking Neural Network）等。
（2）貝葉斯類（Bayesin）：樸素貝葉斯（Naive Bayes）、高斯貝葉斯（Gaussian Naive Bayes）、多項樸素貝葉斯（Multinomial Naive Bayes）、平均-依賴性評估（Averaged One-Dependence Estimators，AODE）
貝葉斯信念網路（Bayesian Belief Network，BBN）、貝葉斯網路（Bayesian Network，BN）等。
（3）決策樹（Decision Tree）類：分類和回歸樹（Classification and Regression Tree，CART）、迭代Dichotomiser3（Iterative Dichotomiser 3， ID3）,C4.5演算法（C4.5 Algorithm）、C5.0演算法（C5.0 Algorithm）、卡方自動交互檢測（Chi-squared Automatic Interaction Detection，CHAID）、決策殘端（Decision Stump）、ID3演算法（ID3 Algorithm）、隨機森林（Random Forest）、SLIQ（Supervised Learning in Quest）等。
（4）線性分類器（Linear Classifier）類：Fisher的線性判別（Fisher』s Linear Discriminant）
線性回歸（Linear Regression）、邏輯回歸（Logistic Regression）、多項邏輯回歸（Multionmial Logistic Regression）、樸素貝葉斯分類器（Naive Bayes Classifier）、感知（Perception）、支持向量機（Support Vector Machine）等。
常見的無監督學習類演算法包括：
（1） 人工神經網路（Artificial Neural Network）類：生成對抗網路（Generative Adversarial Networks，GAN），前饋神經網路（Feedforward Neural Network）、邏輯學習機（Logic Learning Machine）、自組織映射（Self-organizing Map）等。
（2） 關聯規則學習（Association Rule Learning）類：先驗演算法（Apriori Algorithm）、Eclat演算法（Eclat Algorithm）、FP-Growth演算法等。
（3）分層聚類演算法（Hierarchical Clustering）：單連鎖聚類（Single-linkage Clustering），概念聚類（Conceptual Clustering）等。
（4）聚類分析（Cluster analysis）：BIRCH演算法、DBSCAN演算法，期望最大化（Expectation-maximization，EM）、模糊聚類（Fuzzy Clustering）、K-means演算法、K均值聚類（K-means Clustering）、K-medians聚類、均值漂移演算法（Mean-shift）、OPTICS演算法等。

⑷ 人工智慧演算法都有哪些

1、神經網路演算法：

人工神稿哪經網路系統是20世紀40年代後出現的。它是由眾多的神經元可調的連接權值連接而成，具有大規模並行處理、分布式信息存儲、良好的自組織自學習能力等特點。

2、BP神經網路演算法：

又稱為誤差反向傳播演算法，是人工神經網路中的一種監褲晌督式的學習演算法。理論上可以逼近任意函數，基本的結構由非線性變化單元組成，具有很強的非線性映射能力。

3、小波變換：

一種新的變換分析方法，它繼承和發展了短時傅立葉變換局部化的思想，同時又克服了窗口大小不隨頻率變化等胡敬鋒缺點，能夠提供一個隨頻率改變的「時間-頻率」窗口，是進行信號時頻分析和處理的理想工具。

4、遺傳演算法：

模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。

5、粒子群演算法：

也稱粒子群優化演算法或鳥群覓食演算法，是近年來開發的一種新的進化演算法。從隨機解出發，通過迭代尋找最優解。