气象预报专家系统推理网络中有关可信度的计算

专家系统简而言之,就是一个使用大量专家水平知识的计算机程序系统。近几年来随着计算机的广泛应用和人工智能的开发,专家系统已开始广泛地应用于各个科学领域。气象预报专家系统(MFES),近几年来也在全国各省市研制和投入实际天气预报工作。现根据有关材料将有关气象专家系统推理网络中可信度的计算问题介绍如下。如果说知识库是专家系统的基础的话,那么专家系统的推理机制和推理网络则是专家系统的核心构件。推理方法分精确推理和不精确推理两大类。     

专家系统浅谈

专家系统是人工智能分支中最活跃、最实用的分支之一。人工智能的中心目标是为 了使计算机更加有用和了解那些使智能的实现成为可能的原理。人工智能的理论和方 法,主要是以“专家系统”的形式得以应用于实际。 专家系统又称为基于知识的推理系统,是一个以知识为基础的计算机系统,其特点在于把人类专家在解决问题过程中使用的知识和经验分成事实与规则,以适当的形式存     

四川盆地短期冰雹预报专家系统在微型计算机上的实现

前言四川盆地短期冰雹预报专家系统,是采用人工智能技术,模拟气象专家和老预报员丰富的预报知识和经验及其逻辑推理,借助微型计算机的高速运算,快速实现整个推理过程,客观地作出有、无冰雹预报的决策预报。     

预报西南低涡的人工智能专家系统

介绍了用人工智能专家系统的方法预报西南低涡的发生、发展。它提炼了四川天气预报工作者多年的预报经验。在微机上建立知识库，模拟预报员的思维方法进行推理．制作夏季西南低涡的短期预报。     

甘肃河东中雨以上降水预报专家系统的程序设计

专家系统程序是一个以专家知识为基础,按照一定模式模拟专家思维方式来解决具体问题的计算机程序系统。本专家系统的知识库由河东各地中雨以上降水预报的经验、知识规则构成。采用不精确正向推理模式进行推理,得出预报结论。并具有解释程序以达到对推理过程透明性的要求。此外设计了知识库编辑程序和一组统计运算程序,     

赤霉病预报专家系统的建立和应用

小麦赤霉病是影响我省大部分地区小麦产量的主要病害,因此,做好小麦赤霉病的预报工作十分重要。近年来,我们建立了金华市小麦赤霉病预报专家系统。该系统引用了北京工业学院人工智能所和卫星气象中心等单位联合研制的“基于知识的气象推理系     

一个模拟人脑思维推理的天气预报专家系统

本文以长沙六月暴雨预报为例介绍一个新的天气预报专家系统,下面简称为M系统。 M系统的建立,首先,是在总结专家预报经验和预报思路的基础上,综合了气象台站现行使用的各种预报方法的经验,编制成预报流程;然后,在人工智能和模糊集理论的基础上,建立了M系统的知识库和不确定性推理系统,较好地模拟了人脑预报的思维特点;最后,采用了一种新颖的人工智能语言——PROLOG语言书写了M系统的程序,已在IBM-PC/XT微机上实现。该系统使用方便,它不仅可以快速地做出比较准确的天气预报;同时,还可以列出预报依据和推断思路;并且,便于知识的增、删和修改,使系统日趋完善。     

我国天气预报专家系统的现状及其展望

专家系统出现于70年代。它是人工智能中基于知识进行逻辑推理的系统,即通过计算机编制程序来模拟人们分析、解决问题的逻辑思维过程。因此,它所适用的范围极其广泛。气象领域内,在国外,除美国进行了初步探讨外,还未见到其它国家有关报导。目前,我国开发应用天气预报专家系统在技     

小麦赤霉病预报专家系统建立和应用

根据本地农业气象服务的需要,为了进一步完善小麦赤霉病预报方法、普遍推广专家预报经验、提高预报准确率和服务效益,我们建立了金华小麦赤霉病预报专家系统。该系统引用了北京工业学院人工智能研究所和卫星气象中心用 lisp 语言研制的气象预报专家系统的有关基础程序,较广泛地收集了国内有关赤霉病预报的先进经验,结合本地具体情况综合整理成推理规则,在 IBM-PC 机上进行,建成专家系统。试报和应用效果较好。本文对该系统的建立和应用作简要介绍。     

前言

近年来,专家系统在天气预报中的应用越来越广泛,研究的论文和技术材料日益增多,分析和应用的水平也不断提高。为了广泛地进行技术交流,提供有关人员参考,本增刊选登了我区的“气象预报通用专家系统”课题的研究成果的主要论文和技术材料。该系统是具有人工智能,以推理为主,数值计算兼有的微机通用客观预报系统,可在IBM及Apple—Ⅱ微     

神经网络原理在暴雨预报中的尝试

1基本思路在天气预报中实现人工智能，是中国气象局天气司对今后预报业务系统建设提出的一大方向。我省在人工智能领域的工作做得不多，特别在市级台还是空白，因此省局于1992年批准立项进行这方面的研究，本课题1）的主要任务就是探讨市台预报业务系统智能化的可能性。人工模拟人脑思维功能，是世界性热门课题之一，也是当今世界的一大难题，其原理和应用还处在发展阶段，还有许多有待于解决的问题，困难很大。神经元网络原理模拟人脑的学习、记忆、思维、推理机能[1]，本文利用其BP网络模拟预报员从大尺度环境场中捕捉暴雨信息的能力。环…     

辽宁暴雨预报专家系统—LBZX1

在暴雨研究和预报经验的基础上,应用APPLE-Ⅱ计算机和BASIC语言研制了辽宁暴雨预报专家系统(以下简称为LBZX1),经过1983、1984年的历史试报及1985年的业务试报的实践检验,取得了一定效果。本文介绍辽宁暴雨预报专家系统的知识内容、知识库结构、系统构造、推理流程及试用效果。     

通用专家系统知识库结构

随着科学的发展,人工智能的一个分支——专家系统近年来逐渐开始应用到气象领域,并在天气预报方面取得了可喜的成效。知识库的设计和建设是专家系统的重要组成部分。它与一般的数据库不同,知识库中所存放的不是普通的死的数据,而是某专家或专家集团活的知识和经验总结,是某一领域的知识集合,它更接近于人脑思维所用到的活的信息。 知识表达是知识库中专家知识处理的核心问题,其表达方式常与推理实现方式同时进行研究。从专家那里获得的知识集合,需根据该知识集合的性质特点,决定一种最合适的形     

兴安盟大—暴雨预报专家系统

本文介绍了兴安盟大－暴雨预报专家系统的总体结构、性能、规则的产生以及推理的方式，知识的积累，尽量搜集多信息、多角度、多层次的知识，从而比较客观、灵活地运用这些知识作出预报结论，初具“专家系统”的功能。     

通用专家系统的推理软件设计和处理方式的特点

一、CTRL库及专家系统子系统集合的选择处理 从系统设计的整体方式来看,任一个子系统成任一专家系统都不是一个简单的程序,而是由通用推理机、编辑输出系统、及专家的零级知识、高级知识库、信息管理树(推理树)及其他附属软件构成的一个程序集合。气象预报通用专家系统采用了如下管理方式:接到外界的选择指令后,管理软件从包含有各位专家的附属知识库、推理树、结论注释等文件名信     

福建省暴雨预报专家系统知识整理过程及暴雨落区的相似预报方案

一、专家系统知识整理过程 暴雨是我省主要的灾害性天气之一,是我省气象工作者十分关注的问题。由于气象问题复杂和气象科学技术条件的限制,暴雨预报水平还不很高。随着计算机科学的不断进步和人工智能理论的飞速发展,人工智能领域的重要分支——专家系统也逐渐被引入到气象预报中,增加了一种新的预报手段,这对推进气象预报技术的发展具有积极的意义。为此,福建省气象局同国家气象局卫星气象中心应用分析室、北京工业学院人工智能研究所协作,选择暴雨预报为对象,进行了建立暴雨预报专家系统的研究。 建立暴雨预报专家系统。首先要建立暴雨预报     

应用APPLE—Ⅱ微机建立基层台站天气预报专家系统的研究(之二)——针对天气预报特点建立专家系统

作为专家系统,大体上都是由知识子系统、数据子系统、学习子系统、解释子系统,总控子系统等部分构成。然而,不同的学科都有其自身的规律和特点,这些不同规律和特点往往导致知识结构、数据结构、推理机制、学习机制也具有差异。而且,即使同一个学科,所使用的计算机不同,系统的结构和特点也可以有差别。因此,建立专家系统要强调针对性,即在模拟人的思维、从事智能活动的大前提下,不应人为地规定死板的模式,而要根据使用的机器条件,针对本学科的特点,建立具有本学科特色的专家系统。     

济宁市七月大—暴雨预报专家系统

随着计算机科学的发展,数值予报方法得到了充分发挥,大大提高了大尺度系统的预报能力,但目前数值预报产品对中小尺度天气还难以预报正确,尤其是单站或局地天气预报在很大程度上还要依赖预报员的经验。在这种情况下,借助人工智能方法——专家系统,将预报员积累的经验,通过条理化、数值化处理,建立比较完整的知识库和数据库,运用计算机,经综合分析、逻辑判断、推理,得出预报结论,为预报员提供较客观的决策意见,在天气预报中获得了明显的效果。     

部分省(区)气象预报专家系统1986年业务试报简况

由卫星气象中心、北京工业学院人工智能所、中央气象台以及12个省(区)气象台组成的气象预报专家系统(简称专家系统)协作组,在成立一周年之际,于1986年10月在成都召开协作交流会,总结1986年的研制和试报情况,并讨论了今后研制的方向。 通过一年的研制和业务试报,表明专家系统具有较高的预报能力,它在各地的暴雨(大雪)预报中发挥了重要作用。11个省(区)气象台分别根据本地区的特点,运用自己的知识经验,采用卫星气象中心、北京工业学院智能所的方法和推理系统,在收集整理本省(区)暴雨(大雪)预报知识库的基础上,各自建立了本省(区)的暴雨(大雪)专家系统,并投入业务试报。根据会议收到的18篇论文,对11个省(区)统计结果:对短期暴雨(大雪)过程有无的预报,CSI都在50％以上,11个省(区)     

中期天气客观预报系统

一、前言 在中期地方MOS试验研究的过程中,我们吸取中期数值预报产品统计解释研究的成果和微机开发应用的经验,应用推理、学习、解释等人工智能原理,在IBM-PC/XT机上,研制成功了一套中期天气客观预报系统。经业务运行表明:该系统提高了中期业务预报的客观化、定量化和自动化的程度,较大地提高了工作效率和预报质量。 二、系统功能及其实现 本系统能够完成接受知识、建立或更新方程、预报决策及信息反馈、知识评价、预报解释,具有对知识库修改、追加、检索的功能,以及报表输出等管理功能。系统上各功能块自动地协调工作。 1.系统的预报决策及学习过程 天气实况信息对人脑的反馈是预报员经验积累的关键。在人工智能领域中将这种过程称为自学习过程,即在多次预报实践中通过与天气实况对比,不断修正和充实经验的过程。