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计算智能（Computational Intelligence，CI）是借鉴仿生学的思想，基于人们对生物体智能机理的认识，采用数值计算的方法去模拟和实现人类的智能。
计算智能的三大基本领域包括神经计算、进化计算、模糊计算。
一、神经计算
神经计算的概念：亦称神经网络(Neural Network，NN)，它是通过对大量人工神经元的广泛并行互联所形成的一种人工网络系统，用于模拟生物神经系统的结构和功能。
主要研究内容：包括人工神经元的结构和模型，人工神经网络的互连结构和系统模型，基于神经网络的联结学习机制等
人工神经元：是指用人工方法构造单个神经元，它有抑制和兴奋两种工作状态，可以接受外界刺激，也可以向外界输出自身的状态，用于模拟生物神经元的结构和功能，是人工神经网络的基本处理单元。
人工神经网络的互连结构（或称拓扑结构）是指单个神经元之间的连接模式，它是构造神经网络的基础。从互连结构的角度，神经网络可分为前馈网络和反馈网络两种主要类型。
网络模型是对网络结构、连接权值和学习能力的总括。最常用的有传统的感知器模型，具有误差前向传播功能的前向传播网络模型，采用反馈连接方式的反馈网络模型等。
神经网络具有自学习、自组织、自适应、联想、模糊推理等能力，在模仿生物神经计算方面有一定优势。目前，神经计算的研究和应用已渗透到许多领域，如机器学习、专家系统、智能控制、模式识别等。
二、进化计算
进化计算的概念
是一种模拟自然界生物进化过程与机制，进行问题求解的自组织、自适应的随机搜索技术。它以达尔文进化论的“物竟天择、适者生存”作为算法的进化规则，并结合孟德尔的遗传变异理论，将生物进化过程中的繁殖、变异、竞争和选择引入到了算法中，是一种对人类智能的演化模拟方法。
进化计算的主要分支
遗传算法、进化策略、进化规划和遗传规划四大分支。其中，遗传算法是进化计算中最初形成的一种具有普遍影响的模拟进化优化算法。
三、模糊计算
(美国密执安大学霍兰德教授1962提出)是使用模拟生物和人类进化的方法来求解复杂问题。它从初始种群出发，采用优胜略汰、适者生存的自然法则选择个体，并通过杂交、变异产生新一代种群，如此逐代进化，直到满足目标为止。
模糊计算：亦称模糊系统，是通过对人类处理模糊现象的认知能力的认识，用模糊集合和模糊逻辑去模拟人类的智能行为的。模糊集合与模糊逻辑是美国加州大学扎德(Zadeh)教授1965年提出来的一种处理因模糊而引起的不确定性的有效方法。
模糊概念的定义：通常，人们把那种因没有严格边界划分而无法精确刻画的现象称为模糊现象，并把反映模糊现象的各种概念称为模糊概念。例如， “大”、“小”、“多”、“少”等。
模糊概念的表示：通常是用模糊集合来表示的，而模糊集合又是用隶属函数来刻画的。一个隶属函数描述一个模糊概念，其函数值为[0, 1]区间的实数，用来描述函数自变量所代表的模糊事件隶属于该模糊概念的程度。
模糊计算的争论：一方面模糊逻辑存在一定缺陷；另一方面它在推理、控制、决策等方面得到了非常广泛的应用。
参考：《人工智能原理及应用》
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