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,     

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     

台风路径专家系统的相似预报推理网络

在“台风路径预报专家系统的初步试验”一文中,已言及“500HPA天气形势相似预报方案”是该专家系统的一个重要组成部份,本文特对相似预报推理网络再作一些较具体的介绍。多年来,预报员及专家们积累了很多天气图分析与预报经验。但这些经验如未加以系统化与客观定量化,则较难推广,同时天气图的分析难免因人而异。为了在专家系统中引进专家的预报经验,首先应将这些经验系统化、概念化,成为电脑推理网络能用以进行推理预报的规则集合。预报员作预报的基本方法是天气分析结合经验诊断并联系相似过程。而推理网络即     

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。     

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。     

气象预报专家系统中知识获取的一种方法

知识库与推理机是专家系统的核心部分,运用知识进行推理是专家系统的工作方式.知识库是领域知识的存储器,建立知识库的首要工作是将专家头脑里的知识发掘出来,即知识获取过程,然后才是将知识以一定的形式存储在计算机内,以供计算机系统随时调用.在气象预报专家系统中需要表示的知识有两类:第一类是应用领域中的大量事实和规律;第二类是专家解决该领域问题的思想方法. 在长期的预报实践中我们知道,一定的     

《通用专家系统》知识库建设

作为某一领域专家知识存贮器的专家系统知识库,是该领域专家系统的核心。一个专家系统的功能及使用效果的好坏主要取决于该系统知识库质量,包括该库所贮知识的广度(知识面)、深度(理论的及经验的)、实用性(信息来源可靠、收集方便)、完善性(信息数量充分,内容必要)及各类知识的精度(可信程度)。     

昌吉地区短期大降水专家系统制作简介

根据春夏季天气预报服务的需要,于1986年3月建立了昌吉地区短期大降水预报专家系统,并在1986年4月-9月间进行了试报. 一、因子库气象预报专家系统是依赖于专家知识建立起来的系统,其成功与否取决于专家知识     

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     

甘肃省暴雨预报专家系统程序设计

一、前言预报专家系统是一种有发展前途的综合预报方法。其特点是能综合众多的专家经验(预报知识),又能充分利用计算机的记忆和快速计算能力。研制专家系统的中心环节是知识库和推理机。库中知识的来源、规则形成以及控制策略的确定都是特定领域内的专家提供的。知识库是专家系统的基础。推理机则是专家系统的网络机构。而知识库的结构、知识库的建立、专家知识的应用和系统     

基于知识的推理系统

从50年代计算机科学的一个分支——人工智能 (简称AI,它取自英文Artificial Intelligence的字头)开始了它一般研究阶段(如通用问题求解程序GPS),到了60年代末70年代初,专家系统开始出现,不久便显示出强大的生命力,在医学、化学、地质学、数学、物理学等许多领域得到应用。专家系统研制工作的进展反过来又推动了AI技术的发展,目前以专家系统为核心已形成一门称为知识工程的新学科。 那么什么是专家系统呢?知识工程的主要内容都包括什么呢?为了说清这个问题,我们先看一看人类专家工作的特点。专家为什么受到人们的重视呢?这是因为他们在关键的时刻能排忧解难,面对棘手的问题能当机立断的作出决策。如高明的医生能医好一般医生医不好的病;一个卓越的军事指挥家能运筹帷幄,把握战机,始终掌握战斗、战役的主动权;一个气象专家能在复杂的天气形势下作出准确的预报……。 专家数量很少,其可贵之处在于处理重大问题时的失误较少。究其原因,答案是明确的:专家具有大量的丰富的知识,因此他们能透过纷纭复杂的事物表面,较准确地抓住事物的本质,从而作出较少失误的决断。     

“通用专家系统”知识库建设要点

一、绘制知识树: 1)深刻理解领域专家知识的详细内容、物理意义或天气学意义,分清构成专家知识的知识单元以及各知识单元间的匹配函数关系。 2)将专家们提供的知识集合分解成若干个知识树,并视知识量的多少,将知识量较多的树分成若干小树,最后归并到一起,保持知识完整性。     

集合预报系统中客观分析方案的并行化实现

从串行程序分析、并行方案选择到具体算法实现, 依次介绍了基于神威机的集合数值天气预报系统中“客观分析子系统”的并行化过程, 并给出了并行化后的性能评测。     

神经网络专家系统

前言神经网络专家系统是人工神经网络理论对人工智能AI和专家系统ES的重大发展，它克服了传统专家系统在知识获取和表达上的薄弱环节，由于模拟了大脑的思维牲，推理机制比产生式推理优越得多。本文简要介绍神经网络专家系统的基本原理，并与传统专家系统进行此较。1传统专家系统的缺陷所谓人工智能就是对人脑智能活动的模拟。专家系统则是具有专家知识、能够解决某些领域实际问题的计算机系统。传统的ES由以下几部份组成：资料采集系统、知识库、数据库、推理机、输出解释系统等[1]。专家系统在气象上有广泛应用，如帮助值班预报员对未…     

一个咨询型天气预报专家系统

为发挥预报专家的特长,让计算机自动应用其经验型知识为日常预报业务服务,本工作设计了一个咨询型天气预报专家系统,并在IBM PC/XT机上用最新的TURBO—PROLOG语言研制了通用框架,经输入寒潮、冰雹、大风等专家知识试运行,效果均达到了有关专家的主观预报水平。     

推理统计模型在中期天气过程预报中的应用

针对中期天气过程预报提出的推理统计模型,它结合专家系统思路和数理统计方法,采用逻辑关系形成产生式规则,客观地提供了专家系统所需的知识,从而克服了专家知识难于反查检验和定量计算等缺陷,形成了具有特色的预报模型,应用效果良好。     

《通用专家系统》物理量计算

本模块是广西区气象科学研究所研制的通用气象专家系统(简称MES)的配套模块,用于增强该系统的常用气象物理量的计算能力。整个模块分为实时资料库、物理量知识库、运行程序BEP三个部分。 1、实时资料库 与MES(推理类知识库)共享,其技术规定见《通用专家系统知识库结构》。     

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。     

乌鲁木齐地区夏季大降水专家系统知识库

介绍了乌鲁木齐地区夏季大降水专家系统的知识库，包括从天气学角度对影响乌鲁木齐地区大降水的天气系统的分型、因子的挑选及规则库的建立等，试图通过制作单站大降水专家系统来提高单站大降水的预报准确率。     

《通用专家系统》特征相似处理

为表达诸如588线位置、锋面过了某地、某地有冷中心等知识,《通用专家系统》配备了特征相似处理功能。此功能有些类似于图形识别,由“E—SBEM”模块完成。模块调用因子空间的实时数据为其输入,输出特征相类似。零级事实库,供高级知识树处理时调用。提供的内容有知识编号(对应某个天气系统),逻辑值(该系统是否符合某种判别指标)、代数值(代表该系统强度等参数的值)、信度值。