神經網絡與智能信息處理
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80年代初，在美國、日本、接著在我國國內都掀起了一股研究神經網絡理論和神經計算機的熱潮，并將神經網絡原理應用于圖象處理、模式識別、語音綜合及機器人控制等領域。近年來，美國等先進國家又相繼投入巨額資金，制定出強化研究計劃，開展對腦功能和新型智能計算機的研究。
人腦是自生命誕生以來，生物經過數十億年漫長歲月進化的結果，是具有高度智能的復雜系統，它不必采用繁復的數字計算和邏輯運算，卻能靈活處理各種復雜的，不精確的和模糊的信息，善于理解語言、圖象并具有直覺感知等功能。
人腦的信息處理機制極其復雜，從結構上看它是包含有140億神經細胞的大規模網絡。單個神經細胞的工作速度并不高（毫秒級），但它通過超并行處理使得整個系統實現處理的高速性和信息表現的多樣性。
因此，從信息處理的角度對人腦進行研究，并由此研制出一種象人腦一樣能夠“思維”的智能計算機和智能信息處理方法，一直是人工智能追求的目標。
神經網絡就是通過對人腦的基本單元---神經元的建模和聯結，來探索模擬人腦神經系統功能的模型，并研制一種具有學習、聯想、記憶和模式識別等智能信息處理功能的人工系統。本文介紹神經網絡的特點以及近年來有關神經網絡與混沌理論、模糊計算和遺傳算法等相結合的混合神經網絡研究的動態。
一．神經網絡和聯結主義
回顧認知科學的發展，有所謂符號主義和聯結主義兩大流派。符號主義從宏觀層次上，撇開人腦的內部結構和機制，僅從人腦外在表現出來的智能現象出發進行研究。例如，將記憶、判斷、推理、學習等心理活動總結成規律、甚至編制成規則，然后用計算機進行模擬，使計算機表現出各種智能。
符號主義認為，認識的基本元素是符號，認知過程是對符號表示的運算。人類的語言，文字的思維均可用符號來描述，而且思維過程只不過是這些符號的存儲、變換和輸入、輸出而已。以這種方法實現的系統具有串行、線性、準確、簡潔、易于表達的特點，體現了邏輯思維的基本特性。七十年代的專家系統和八十年代日本的第五代計算機研究計劃就是其主要代表。
聯接主義則與其不同，其特點是從微觀出發。聯接主義認為符號是不存在的，認知的基本元素就是神經細胞（神經元），認知過程是大量神經元的聯接，以及這種聯接所引起的神經元的不同興奮狀態和系統所表現出的總體行為。八十年代再度興起的神經網絡和神經計算機就是這種聯接主義的代表。
神經網絡的主要特征是：大規模的并行處理和分布式的信息存儲，良好的自適應、自組織性，以及很強的學習功能、聯想功能和容錯功能。與當今的馮．諾依曼式計算機相比，更加接近人腦的信息處理模式。主要表現如下：
☆神經網絡能夠處理連續的模擬信號。例如連續灰度變化的圖象信號。
☆能夠處理混沌的、不完全的、模糊的信息。
☆傳統的計算機能給出精確的解答，神經網絡給出的是次最優的逼近解答。
☆神經網絡并行分布工作，各組成部分同時參與運算，單個神經元的動作速度不高，但總體的處理速度極快。
☆神經網絡信息存儲分布于全網絡各個權重變換之中，某些單元障礙并不影響信息的完整，具有魯棒性。
☆傳統計算機要求有準確的輸入條件，才能給出精確解。神經網絡只要求部分條件，甚至對于包含有部分錯誤的輸入，也能得出較好的解答，具有容錯性。
☆神經網絡在處理自然語言理解、圖象模式識別、景物理解、不完整信息的處理、智能機器人控制等方面有優勢。
符號主義和聯接主義兩者各有特色，學術界目前有一種看法：認為基于符號主義得傳統人工智能和基于聯接主義得神經網絡是分別描述人腦左、右半腦的功能，反映了人類智能的兩重性：精確處理和非精確處理，分別面向認識的理性和感性兩個方面，兩者的關系應該是互補而非互相代替。理想的智能系統及其表現的智能行為應是兩者相互結合的結果。
接下去的問題是，符號AI和聯接AI具體如何結合，兩者在智能系統中相互關系如何？分別扮演什么角色？目前這方面發表的文獻很多，大致有如下幾種類型：
1．松耦合模型：符號機制的專家系統與聯接機制的神經網絡通過一個中間媒介（例如數據文件）進行通訊。
2．緊耦合模型：與松耦合模型相比較，其通訊不是通過外部數據進行，而是直接通過內部數據完成，具有較高的效率。其主要類型有嵌入式系統和黑板結構等。
3．轉換模型：將專家系統的知識轉換成神經網絡，或把神經網絡轉換成專家系統的知識，轉換前的系統稱為源系統，轉換后的系統稱為目標系統，由一種機制轉成另一種機制。如果源系統是專家系統，目標系統是神經網絡，則可獲得學習能力及自適應性；反之，可獲得單步推理能力、解釋能力及知識的顯式表示。當然，轉換需要在兩種的機制之間，確定結構上的一致性，目前主要問題是還沒有一種完備而精確的轉換方法實現兩者的轉換。有待進一步研究。
4．綜合模型：綜合模型共享數據結構和知識表示，這時聯接機制和符號機制不再分開，兩者相互結合成為一個整體，既具有符號機制的邏輯功能，又有聯接機制的自適應和容錯性的優點和特點。例如聯接主義的專家系統等。
近年來神經網絡研究的另一個趨勢，是將它與模糊邏輯、混沌理論、遺傳進化算法等相結合，即所謂“混合神經網絡”方法。由于這些理論和算法都是屬于仿效生物體信息處理的方法，人們希望通過她們之間的相互結合，能夠獲得具有有柔性信息處理功能的系統。下面分別介紹。
二．混沌理論與智能信息處理
混沌理論是對貌似無序而實際有序，表面上看來是雜亂無章的現象中，找出其規律，并予以處理的一門學科。早在七十年代，美國和歐洲的一些物理學家、生物學家、數學家就致力于尋求在許許多多不同種類的不規則性之間的聯系。生物學家發現在人類的心臟中有混沌
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