机器学习与进化计算的实用演示

### 机器学习与进化计算的实用演示 #### 1. 人工神经网络（ANN）演示 在机器学习领域，人工神经网络的应用十分广泛，下面将介绍两个关于ANN识别手写数字的演示。 ##### 1.1 演示背景与训练数据 训练数据集来自MNIST数据库，包含60,000条记录。这为后续的演示提供了丰富的数据基础，让模型能够学习到不同手写数字的特征。 ##### 1.2 第一个演示：使用独立测试数据库 第一个演示使用了来自与MNIST训练数据库不同的另一个数据库中的10,000条测试数据记录。通过测试发现，一个三层的ANN实现了94.5%的成功识别率。这表明该ANN模型在处理手写数字识别任务时具有较高的准确性。 ##### 1.3 第二个演示：使用Pi相机识别手写数字 第二个演示借助Pi相机来识别手写数字。具体操作是通过一个Python脚本将拍摄的图像转换为输入数据记录，最终成功识别出手写数字。以下是相关代码示例： ```python inputT = (np.asfarray(recordx[1:])/255.0 * 0.99) + 0.01 train = np.zeros(onode) + 0.01 train[int(recordx[0])] = 0.99 # training begins here ann.trainNet(inputT, train) while True: # blink an LED forever GPIO.output(19, GPIO.HIGH) time.sleep(1) GPIO.output(19, GPIO.LOW) time.sleep(1) ``` 在测试运行时，Pi相机的设置与手动测试运行时完全相同。训练完成后，LED开始闪烁，这表明系统已准备好等待按下按钮来启动图像捕获和ANN分析。最终的测试结果显示，ANN成功识别出数字为9，这是正确的识别结果。 ##### 1.4 自动化图像识别 对上述Python脚本进行了略微修改，实现了图像识别过程的完全自动化。这进一步提高了识别的效率和便捷性，减少了人工干预。 #### 2. 进化计算（EC）概述 进化计算是人工智能领域的一个重要分支，下面将详细介绍其相关概念和应用。 ##### 2.1 进化计算的主要子主题 进化计算包含多个主要子主题，具体如下： - 进化编程 - 进化策略 - 遗传算法 - 遗传编程 - 分类器系统 这些子主题从不同的角度和方法来模拟生物进化的过程，以解决各种优化和搜索问题。 ##### 2.2 进化与突变的故事引入 为了更好地理解进化计算中的进化和突变概念，这里通过一个虚构的故事进行说明。在一个亚热带丛林的大洞穴里，生活着一种名为alife的两栖动物。它们原本生活稳定，但一场地震使洞穴顶部坍塌，它们暴露在外界，遭到了鹰的捕食。 在危机时刻，一些alife发生了突变。一只新生alife头部的皮肤细胞发生变化，变得对光敏感，它和它的后代能够更好地躲避鹰的捕食。随后，又有alife发生了第二次突变，发展出了第二组光敏感细胞，最终进化成了原始的眼睛，使它们能够感知深度并探索外界。这个故事形象地展示了突变和进化在生物生存和发展中的重要作用，也为理解进化计算中的相关概念提供了直观的背景。 #### 3. 进化编程（EP） 进化编程是进化计算中的一种重要方法，下面将详细介绍其原理和特点。 ##### 3.1 进化编程的定义与原理 进化编程由Lawrence Fogel博士在20世纪60年代初提出。它可以被看作是一种优化策略，通过随机选择试验解决方案（即个体种群）来测试一个或多个目标。然后对现有的个体应用突变，产生新的个体或后代。这些突变可能会对新个体的行为产生广泛的影响。新个体将在“锦标赛”中进行比较，以选择哪些能够存活下来形成新的个体种群。 ##### 3.2 进化编程与其他算法的比较 - **与遗传算法（GA）的区别**：GA试图模拟自然界中基因组的遗传操作，包括使用遗传交叉来编码行为和进行重组；而EP则侧重于父母和后代之间的行为联系。 - **与进化策略（ES）的比较**：EP和ES虽然是独立发展的，但非常相似。主要区别在于，EP使用随机过程从种群中选择个体，而ES使用确定性方法，根据明确定义的指标删除表现不佳的个体。 #### 4. 进化计算实用演示：手动计算 为了更直观地展示进化计算的应用，下面进行一个手动计算的演示。 ##### 4.1 演示目的 演示的目的是生成一个包含六个整数的列表，这些整数的值范围在0到100之间，并且它们的总和为371。 ##### 4.2 手动计算过程 手动计算的推理过程如下： 1. 由于只有六个数字要相加得到目标值371，所以每个数字可能都大于60。 2. 选择一个数字（例如71），从目标值中减去它，得到新的目标值300，此时还剩下五个数字。 3. 重复上述步骤，直到得到最终的列表。例如，得到的列表为`[71, 90, 65, 70, 25, 50]`。当然，由于没有规定整数不能重复，也可以生成如`[60, 60, 60, 60, 60, 71]`这样的列表。 这个手动计算过程是确定性的，人类可以比较容易地完成，但对于计算机来说，这并不是一件简单的事情，接下来将通过Python脚本来解决这个问题。 #### 5. 进化计算实用演示：Python脚本 接下来将详细介绍使用Python脚本解决生成六个整数列表且总和为371的问题。 ##### 5.1 问题定义与解决方案结构 问题仍然是生成六个值在0到100之间且总和为371的整数列表。为了将问题解决过程纳入进化计算的范式，需要创建个体和种群，并定义相应的函数。 ##### 5.2 创建个体和种群的代码 ```python from random import randint def individual(length, min, max): # generates an individual return [randint(min, max) for x in xrange(length)] def population(count, length, min, max): # generate a population return [individual(length, min, max) for x in xrange(count)] ``` 通过上述代码，可以生成个体和种群。`individual`函数用于生成一个包含指定长度、指定值范围的整数列表的个体；`population`函数则使用`individual`函数生成指定数量的个体，从而形成一个种群。 ##### 5.3 适应度函数 适应度函数用于衡量一个个体在满足目标（即整数列表值总和等于目标值）方面的表现。代码如下： ```python from operator import add def fitness(individual, target): # calculate fitness, lower the better sum = red ```