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第一章 预测与人工智能1

1.1预测问题1

目录1

1.2三种预测方法简介2

1.3人工智能问题5

1.4智能预测系统产生的历史必然性8

1.5智能预测系统的基本构成9

1.6智能预测系统的发展前景11

第二章 知识库14

2.1气象预报知识的特点和现况14

2.2预测知识的类型15

2.3预测知识库的结构16

2.4知识表示问题18

2.5相似性概念在智能预测中的应用24

2.6小结26

3.1数据类型和数据结构28

第三章 智能数据库28

3.2智能数据的基本特点30

3.3智能数据库结构31

3.4资源库的管理和布局36

3.5讨论40

第四章 数据采集与质量管理41

4.1气象数据的来源和种类41

4.2气象数据的预处理43

4.3质量控制问题45

4.4直接探测与遥感数据的比较48

4.5气象数据处理出现的新情况50

第五章 信息压缩与识别52

5.1问题的提出——气象探测数据和预报要求间的差异52

5.2信息压缩的必要性和可能性53

5.3信息压缩55

5.4气象图象（形）的识别56

5.5小结68

第六章 信息合成与理解69

6.1信息合成的含义69

6.2信息合成的困难70

6.3过去的工作及存在的问题71

6.4智能型信息合成的特点72

6.5信息合成的步骤和内容73

6.6理解75

6.7非数值模拟——一种新的试验方法77

6.8小结82

第七章 推断与对策84

7.1形式推理方法85

7.2决断——预报集成问题91

7.3对策96

7.4小结99

8.1机器学习的基本概念101

第八章 机器学习——知识自动获取101

8.2开发机器学习的阶段性103

8.3机器学习的两种基本方法104

8.4机器学习的内容和遵循的两个基本原则105

8.5机器学习所遇到的难题和可能的解决方案111

第九章 介绍一个实用的气象预报专家系统114

9.1概述114

9.2气象科学的基本特点115

9.3系统的设计思想和原则119

9.4系统结构与功能121

9.5预报知识和知识表示124

9.6实时预报129

9.7知识获取——类比和归纳133

结束语138

参考文献140

英文提要142