計算智能及其在氣象信息分析中的應用.pdf

1、人類智能的宏觀分析能力主要體現(xiàn)在人們能從極不相同的粒度上觀察和分析同一問題，人們不僅能在不同粒度的世界上進行問題求解，而且能夠很快地從一個粒度世界跳到另一個粒度世界，往返自如，毫無困難?；谏炭臻g粒度計算理論不但可以表示對象的屬性，而且可以表示對象之間的結構關系，同時可描述各種不同粒度世界之間轉移、變換、合成和分解等關系，這正是描述人類智能宏觀分析能力的有力工具。 人類智能的微觀分析能力主要體現(xiàn)在可以從大量事物學習中歸納出規(guī)律。

2、這種能力可以通過建立學習模型來實現(xiàn)。作為構造性機器學習方法基礎的覆蓋算法正是滿足條件的學習模型之一，通過對覆蓋算法的研究可以模擬人類智能微觀學習能力。 本文分別研究了商空間粒度計算理論和覆蓋算法這兩個模擬人類智能兩大特點的模型，并將它們有機地結合在一起，以期為人類的某些智力行為建立適當?shù)男问交Ｐ?，利用計算機再顯人類智能的部分功能。本文將其應用于安徽省冬小麥產量預測中，給出了不同粒度下的預測模型，并通過實例說明該模型具有時間和空

3、間普適性。 主要工作包括： 1．研究了商結構在商空間粒度計算理論中的突出作用。 研究了商空間粒度計算理論中求解商空間的方法，討論了如何分別從描述問題的三個因素——論域、屬性、結構出發(fā)獲取商空間，并給出具體思路，為第三章所述的基于粒度計算的覆蓋算法提供理論基礎，第六章所述的基于粒度計算的安徽省冬小麥產量的預測模型也是以此為基礎；重點研究了商結構在商空間理論中的重要作用，將其作為商空間理論與粗糙集理論的主要區(qū)別之一。

4、 2．提出基于粒度計算的覆蓋算法：將覆蓋算法用于聚類研究。簡要介紹了覆蓋算法的雛形——領域覆蓋及其交叉覆蓋算法，結合商空間理論中屬性顆?；蠼馍炭臻g的思想和合成方法，提出基于粒度計算的覆蓋算法；將覆蓋算法引入聚類領域，指出覆蓋算法不但可以用于分類，也可以適用于聚類研究。 3．提出覆蓋算法的“最小覆蓋原理”。 從認識論的觀點出發(fā)，對覆蓋算法提出“最小覆蓋原理”，并從幾何意義上對最小覆蓋的性質、特點進行深入研究，得出

5、最小覆蓋的充分必要條件，依此給出相應的求最小覆蓋的算法；討論了最小覆蓋算法的復雜性；最后利用規(guī)劃方法求解最小覆蓋算法。 4．給出概率模型下的覆蓋算法。 將核函數(shù)思想和全局最優(yōu)思想引入覆蓋算法，給出概率模型下的覆蓋算法。該算法將覆蓋算法中的決策函數(shù)改為核函數(shù)，然后從概率論中的“最大似然原理”的角度對覆蓋算法進行優(yōu)化，自動求解核函數(shù)中的參數(shù)，以解決一般核函數(shù)中參數(shù)選擇的難題。 5．以安徽省的部分城市建站以來的氣象及其

6、冬小麥產量信息為研究對象，建立不同粒度下的預測模型。 1)構造原空間下的問題描述，安徽省每個城市每年的信息構成論域中的一個元素——樣本，該樣本由兩大部分構成——特征屬性和決策屬性。 2)分析了氣象產量預測的一般方法，并說明這些方法存在的弊端，在此基礎上加以改進，用以實現(xiàn)本文所建模型中決策屬性處理模塊的功能，經過產量階段劃分后，采用灰色模型求得相對氣象產量，作為樣本的決策屬性。 3)對論域和特征屬性分別采用商空間計

7、算理論中求解商空間的方法處理，以期從不同角度獲取不同粒度下的預測模型。 a)對論域顆?；姆椒ǎ阂越吹貐^(qū)的城市為例，把結構上或功能上關系密切的元素劃分為一類，得到[X]<,江淮>，由此構造以江淮地區(qū)為整體的預測模型； b)對屬性顆?；姆椒ǎ簩颖镜奶卣鲗傩约垂馑疁剡M行不同時間段的劃分，分別構成由[f]<,旬>、[f]<,月>、[f]<,混合>獲取的商空間。 4)最后在不同的空間中采用覆蓋算法對這些樣本進行學習

8、，獲得學習規(guī)則后，加以后處理獲得預測產量值。 5)該預測模型還將江淮地區(qū)不同城市不同時間的樣本混合在一起學習測試，也可得到滿意結果，說明該模型有空間時間普適性。 本文的主要創(chuàng)新之處： 1．從認識論的觀點出發(fā)，對覆蓋算法提出“最小覆蓋原理”，從幾何意義上對最小覆蓋的性質、特點進行深入研究，得出最小覆蓋的充分必要條件，依此給出相應的求最小覆蓋的算法；討論了最小覆蓋算法的迭代次數(shù)估計。 2．結合了商空間理論中屬