第一章 预测与人工智能 1
1.1预测问题 1
目录 1
1.2三种预测方法简介 2
1.3人工智能问题 5
1.4智能预测系统产生的历史必然性 8
1.5智能预测系统的基本构成 9
1.6智能预测系统的发展前景 11
第二章 知识库 14
2.1气象预报知识的特点和现况 14
2.2预测知识的类型 15
2.3预测知识库的结构 16
2.4知识表示问题 18
2.5相似性概念在智能预测中的应用 24
2.6小结 26
3.1数据类型和数据结构 28
第三章 智能数据库 28
3.2智能数据的基本特点 30
3.3智能数据库结构 31
3.4资源库的管理和布局 36
3.5讨论 40
第四章 数据采集与质量管理 41
4.1气象数据的来源和种类 41
4.2气象数据的预处理 43
4.3质量控制问题 45
4.4直接探测与遥感数据的比较 48
4.5气象数据处理出现的新情况 50
第五章 信息压缩与识别 52
5.1问题的提出——气象探测数据和预报要求间的差异 52
5.2信息压缩的必要性和可能性 53
5.3信息压缩 55
5.4气象图象（形）的识别 56
5.5小结 68
第六章 信息合成与理解 69
6.1信息合成的含义 69
6.2信息合成的困难 70
6.3过去的工作及存在的问题 71
6.4智能型信息合成的特点 72
6.5信息合成的步骤和内容 73
6.6理解 75
6.7非数值模拟——一种新的试验方法 77
6.8小结 82
第七章 推断与对策 84
7.1形式推理方法 85
7.2决断——预报集成问题 91
7.3对策 96
7.4小结 99
8.1机器学习的基本概念 101
第八章 机器学习——知识自动获取 101
8.2开发机器学习的阶段性 103
8.3机器学习的两种基本方法 104
8.4机器学习的内容和遵循的两个基本原则 105
8.5机器学习所遇到的难题和可能的解决方案 111
第九章 介绍一个实用的气象预报专家系统 114
9.1概述 114
9.2气象科学的基本特点 115
9.3系统的设计思想和原则 119
9.4系统结构与功能 121
9.5预报知识和知识表示 124
9.6实时预报 129
9.7知识获取——类比和归纳 133
结束语 138
参考文献 140
英文提要 142