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模式识别在气象领域应用的现状与展望

发布时间：2016-05-22 14:24

本文关键词：人工智能、模式识别在气象领域应用的现状与展望，由笔耕文化传播整理发布。

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人工智能_模式识别在气象领域应用的现状与展望

理它超出并将继续超出纯粹的计算帮助人 ,

。

年开始开发气象智能系统经过多年发 ,

们理解抽象的概念知识的表示问题的求解推理和语言等在广泛的智能活动中计算 , 、

、

展已逐步形成体系 ,

。

下面分别就人工智能与模式识别两方面

机科学起着越来越重要的作用解世界解决问题预见未来、

。

所有的学科 , 。

作一回顾

。

都能从计算机科学中得到帮助使用它来了 ,,

人工智能技术的应用专家系统技术在我国天气预报中的应用

”

人工智能和模式识别技术近年来取得了令人瞩目的成就新理论新方法不断涌现 , ,

我国气象部门在系统技术 ,

年代前期引进专家 ,

它们正在改变着科学研究的方式、、、

。

无论在对 ,

年中国科学院大气物理 “” 。

图象图形的分析识别理解还是在建立抽 ,

研究所与吉林大学合作开始研制北京地区暴雨预报专家系统 “

象概念逻辑推断及问题求解等方面提出了一系列全新的概念和方法已经和正在解决 ,

、

年王耀生等设计 ” ,

,’

的长江中下游地区暴雨预报专家系统、

以

着许多过去人们期望解决的难题从语音文 ,

、

其实用性灵活性和多功能的特点受到广泛欢迎目前已推广应用到中央气象台及 ,

字识别机器翻译到智能计算机的设计将这些领域的先进思想和技术方法引人气象工作无疑地对上述三个问题的解决将会是大有裨益的。

、

。

个。

省市自治区气象台研究所 ,

、

经历了一

年预报业务的检验取得了明显的效果 ,

该系统的又一特点是以和谐性和完备性作为机器学习的两个基本原则在专家指导下通过知识变换运用归纳类比算法自动 ,, 、、

人工智能技术是形象知识如预报经验与综合推理知识如不同预报条件的组合形 ,

成不同的推理过程和结论的结合并通过不

生成推理原则使系统具备了一定的自学习 ,

断自学习自我完善得出推断结论如预报 ,

、

功能这期间陕西湖北等省也分别独立研制了气象预报专家茶统。

。

、

结果

而不一定需要了解某一系统如大气。

内部的微观如物理过程的变化过程演变 , 、

知识表示和知识获取作为专家系统的两个主要问题在天气预报专家系统中更为突 ,

它的出现使得利用计算机进行天气学预报

方法的深化发展成为可能它的出现形成 ,,

出它表现在三个方面①知识获取主要靠人 ,

了气象人工智能的交叉学科

。

工移植②不具备记忆联想只有微弱的自学 ,

人工智能在气象领域应用的现状人工智能技术引人气象领域在我国已经历了段。

习功能③层次性知识不好处理因此同一个

。

系统外壳在不同省的应用结果差异很大 ,

。

如

何突破原有的专家系统框架设计一个新的系统已成为发展的必然预报系统的结构框架、

几个春秋它大致可以区分为两个阶 ,

年提出了智能。

一

年是第一阶段这个阶段的 , 。

〕

这个系统的主要特

主要特点是初级专家系统的普及应用

在这的

点是将模式识别技术传统人工智能与人工神经元网络结合在一起。

期间有、

以上的省级气象台近

地市级气象台进行了气象专家系统的开发应用它涉及到多种气象灾害的预测如暴 ,,

雨大风霜冻冰雹等这期间在取得一定进展的同时也暴露了它的内在局限性 , 。

、

。

气象预报专家系统课题组气象预报专家系统技

术报告

年

月

。

自

一飞一

气象

第

。卷

第

期

人工智能_模式识别在气象领域应用的现状与展望

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