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???中长期天气预报自动化系统

;??????第一节中长期天气预报专家系统

;象预报专气家系统是以气象专家的预报知识为基础，能模拟气象专家的预报思路和策略，解决气象预报问题的计算机人工智能系统。它是计算机科学，人工智能，思维科学，气象科学等多学科发展和结合的产物。

;中长期天气预报专家系统（MLES）则是以中长期天气预报专家的预报知识为基础，能模拟气象专家的预报思路和策略，解决中长期天气预报问题的计算机人工智能系统。它是气象预报专家系统的一种，与其它气象预报专家系统的区别主要在于预报项目的不同，且这种区别主要反映在知识库中存放的知识内容和推理所需的数据内容上。因此，下面介绍的MLES虽是针对长期天气预报的，但不失一般气象预报专家系统的基本特征。

;一.MLES的结构

一般MLES主要由以下五部分组成：知识库；推理机；数据库；知识获取部件；解释部件。

;1.知识库

知识库知识库是系统的记忆体，预报知识的存储器，它存放以一定形式（如产生式）表示的关于中长期天气预报问题的专门知识，主要供推理决策使用。WFES与其它专家系统的差别，主要就在知识库的具体内容上。;要建立一个知识库，首先要从预报专家那里吸取知识，或通过系统本身的学习机制获得知识，这就是知识获取过程。而后再将获得的知识以一的形式进行编排存入计算机中形成知识库，这种知识编排就是所谓知识表达问题。由此可见，一个高质量的知识库主要取决于两个因素：一是能否获取到高水平的知识；二是能否用适当的形式把获取的知识精确，有效，简明地表达出来。

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2.推理机

;推理机的控制策略，常用的有数据驱动的正向推理，目标驱动和正向推理与反向结合的混合推理三种方式。少数系统已采用元控制方式。推理机的性能关系到工作的效果和效率，一个良好的控制策略将保证知识愚弄的正确性和显著地节省毅力时间。推理控制策略的选择常与庄稼系统求解的具体问题的类型有关，由于气象预报问题具有大信息量的特点，以及预报对象通常是可以转化为??生与否的判断预报，因此，WFES多数才应反向推理或正向混合推理方式，MLES也不例外。

;3.数据库;（1）历史数据库

;????（2）当前数据库

;4.知识获取部件

;（2）系统根据实际的运行结果，并通过用户对系统每次求解的反馈信息，知识获取机制能发现原来的某些知识有错误或需要增加新知识，能自动地删除明显错误的知识或自动地总结归纳出新知识并追加到知识库中，从而使知识库中的知识不断充实和完善。

;?????（3）利用历史数据库中的历史资料，知识获取机制自动地将获取的知识加入知识库中，其中包括对专家提供的知识进行验证和精选。这一功能部分地代替了在知识库建造过程中专家和知识工程师的工作。

;?5.解释部件

;二.MLES的工作原理;对推理得到的预报结论，除通过人机接口部件告诉用户外，同时在系统内部通知知识获取部件，告诉其推理结论和所依据的知识。当被预报时段的天气实况出现并被输入系统后，知识获取部件依据一定的学习方法，地知识库中原有的知识进行修改或扩充。

;综上所述可知，MLES的工作过程是以推理机的工作为中心进行的，整个系统在控制策略的控制下运行，系统的各个组成部分围绕这着所要解决的具体预报问题，在推理机的协调下形成统一的整体。因此，一个性能优良的系统，不但需要高效率的，能充分体现预报专家思维方式的推理机制和高水平的知识库，而且要求各组成部分的高度协调一致。所以，MLES的建立需要知识工程师与气象专家的通力合作。;

三.知识库的建立

知识库一般要经过知识的获取，知识的表示和知识库中内部表达的实现三个基本过程，下面分别介绍。

1.知识的获取

知识获取过程是一个将知识源向计算机程序转移的过程。知识源主要指的是人类的领域专家，但也可以是书本或其它资料。知识获取过程包括知识建立前的搜集，整理并形式化为机器能够表示的最简单形式，以及知识库建立后