第一章 预测与人工智能

1.1预测问题

目录

1.2三种预测方法简介

1.3人工智能问题

1.4智能预测系统产生的历史必然性

1.5智能预测系统的基本构成

1.6智能预测系统的发展前景

第二章 知识库

2.1气象预报知识的特点和现况

2.2预测知识的类型

2.3预测知识库的结构

2.4知识表示问题

2.5相似性概念在智能预测中的应用

2.6小结

3.1数据类型和数据结构

第三章 智能数据库

3.2智能数据的基本特点

3.3智能数据库结构

3.4资源库的管理和布局

3.5讨论

第四章 数据采集与质量管理

4.1气象数据的来源和种类

4.2气象数据的预处理

4.3质量控制问题

4.4直接探测与遥感数据的比较

4.5气象数据处理出现的新情况

第五章 信息压缩与识别

5.1问题的提出——气象探测数据和预报要求间的差异

5.2信息压缩的必要性和可能性

5.3信息压缩

5.4气象图象（形）的识别

5.5小结

第六章 信息合成与理解

6.1信息合成的含义

6.2信息合成的困难

6.3过去的工作及存在的问题

6.4智能型信息合成的特点

6.5信息合成的步骤和内容

6.6理解

6.7非数值模拟——一种新的试验方法

6.8小结

第七章 推断与对策

7.1形式推理方法

7.2决断——预报集成问题

7.3对策

7.4小结

8.1机器学习的基本概念

第八章 机器学习——知识自动获取

8.2开发机器学习的阶段性

8.3机器学习的两种基本方法

8.4机器学习的内容和遵循的两个基本原则

8.5机器学习所遇到的难题和可能的解决方案

第九章 介绍一个实用的气象预报专家系统

9.1概述

9.2气象科学的基本特点

9.3系统的设计思想和原则

9.4系统结构与功能

9.5预报知识和知识表示

9.6实时预报

9.7知识获取——类比和归纳

结束语

参考文献

英文提要