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人工智能_模式識別在氣象領域應用的現(xiàn)狀與展望

人工智能_模式識別在氣象領域應用的現(xiàn)狀與展望

理它超出并將繼續(xù)超出純粹的計算幫助人 ,

。

年開始開發(fā)氣象智能系統(tǒng)經過多年發(fā) ,

們理解抽象的概念知識的表示問題的求 解推理和語言等在廣泛的智能活動中計算 , 、

、

、

展已逐步形成體系 ,

。

下面分別就人工智能與模式識別兩方面

機科學起著越來越重要的作用解世界解決問題預見未來 、

。

所有的學科 , 。

作一回顧

。

都能從計算機科學中得到幫助使用它來了 ,,

人工智能技術的應用 專家系統(tǒng)技術在我國天氣預報中的 應用

”

人工智能和模式識別技術近年來取得了令人矚目的成就新理論新方法不斷涌現(xiàn) , ,

我國氣象部門在 系統(tǒng)技術 ,

年代前期引進專家 ,

它們正在改變著科學研究的方式 、、、

。

無論在對 ,

年中國科學院大氣物理 “” 。

圖象圖形的分析識別理解還是在建立抽 ,

研究所與吉林大學合作開始研制北京地區(qū) 暴雨預報專家系統(tǒng) “

象概念邏輯推斷及問題求解等方面提出了 一系列全新的概念和方法已經和正在解決 ,

、

年王耀生等設計 ” ,

,’

的長江中下游地區(qū)暴雨預報專家系統(tǒng) 、

以

著許多過去人們期望解決的難題從語音文 ,

、

其實用性靈活性和多功能的特點受到廣泛 歡迎目前已推廣應用到中央氣象臺及 ,

字識別機器翻譯到智能計算機的設計將這些領域的先進思想和技術方法引人氣象工作無疑地對上述三個問題的解決將會是大有裨益的 。

、

。

個 。

省市自治區(qū)氣象臺研究所 ,

、

、

,

經歷了一

,

年預報業(yè)務的檢驗取得了明顯的效果 ,

該系統(tǒng)的又一特點是以和諧性和完備性作為機器學習的兩個基本原則在專家指導 下通過知識變換運用歸納類比算法自動 ,, 、、

人工智能技術是形象知識如預報經驗與綜合推理知識如不同預報條件的組合形 ,

成不同的推理過程和結論的結合并通過不

,

生成推理原則使系統(tǒng)具備了一定的自學習 ,

斷自學習自我完善得出推斷結論如預報 ,

、

功能這期間陜西湖北等省也分別獨立研制 了氣象預報專家茶統(tǒng) 。

。

、

結果

,

而不一定需要了解某一系統(tǒng)如大氣 。

內部的微觀如物理過程的變化過程演變 , 、

知識表示和知識獲取作為專家系統(tǒng)的兩個主要問題在天氣預報專家系統(tǒng)中更為突 ,

它的出現(xiàn)使得利用計算機進行天氣學預報

方法的深化發(fā)展成為可能它的出現(xiàn)形成 ,,

出它表現(xiàn)在三個方面①知識獲取主要靠人 ,

了氣象人工智能的交叉學科

。

工移植②不具備記憶聯(lián)想只有微弱的自學 ,

人工智能在氣象領域應用的現(xiàn)狀人工智能技術引人氣象領域在我國已經歷了段 。

習功能③層次性知識不好處理因此同一個

。

系統(tǒng)外殼在不同省的應用結果差異很大 ,

。

如

何突破原有的專家系統(tǒng)框架設計一個新的 系統(tǒng)已成為發(fā)展的必然 預報系統(tǒng)的結構框架 、

幾個春秋它大致可以區(qū)分為兩個階 ,

,

年提出了智能 。

一

年是第一階段這個階段的 , 。

〕

這個系統(tǒng)的主要特

主要特點是初級專家系統(tǒng)的普及應用

在這 的

點是將模式識別技術傳統(tǒng)人工智能與人工神經元網絡結合在一起 。

期間有 、

,

以上的省級氣象臺近

地市級氣象臺進行了氣象專家系統(tǒng)的開發(fā) 應用它涉及到多種氣象災害的預測如暴 ,,

雨大風霜凍冰雹等這期間在取得一定進展的同時也暴露了它的內在局限性 , 。

、

、

、

。

氣象預報專家系統(tǒng)課題組氣象預報專家系統(tǒng)技

,

術報告

,

年

月

。

自

一飛一

氣象

第

。卷

第

期

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