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人工智能天气决策树源代码

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告

（ 2011 — 2012 学年第 1 学期）

课程名称：人工智能开课实验室：信自楼计算机机房444 2011 年12月 16 日专业班级0 学号200 姓名成绩

实验名称天气决策树指导教师

教师评语该同学是否了解实验原理： A.了解□ B.基本了解□ C.不了解□该同学的实验能力： A.强□ B.中等□ C.差□该同学的实验是否达到要求： A.达到□ B.基本达到□ C.未达到□实验报告是否规范： A.规范□ B.基本规范□ C.不规范□实验过程是否详细记录： A.详细□ B.一般□ C.没有□

教师签名：

2011 年12 月日

一、上机目的及内容

1.上机内容

根据下列给定的14个数据,运用Information Gain构造一个天气决策树。

例子编号

属性

分类天况温度湿度风况

1 晴热大无N

2 晴热大有N

3 多云热大无P

4 雨中大无P

5 雨冷正常无P

6 雨冷正常有N

7 多云冷正常有P

8 晴中大无N

9 晴冷正常无P

10 雨中正常无P

11 晴中正常有P

12 多云中大有P

13 多云热正常无P

14 雨中大有N

2.上机目的

（1）学习用Information Gain构造决策树的方法；

（2）在给定的例子上，构造出正确的决策树；

（3）理解并掌握构造决策树的技术要点。

二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图）

（1）设计并实现程序，构造出正确的决策树；

（2）对所设计的算法采用大O符号进行时间复杂性和空间复杂性分析；

主函数流程图：

Attributevalue.cpp流程图

Basefun流程图：

Datapiont.cpp流程图：

Dataset主要流程图：

三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件）

1台PC及VISUAL C++6.0软件

四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程）

工程源代码：

Main.cpp:

#include

#include "AttributeValue.h"

#include "DataPoint.h"

#include "DataSet.h"

DataPoint processLine(std::string const& sLine)

{

std::istringstream isLine(sLine, std::istringstream::in);

std::vector attributes;

// TODO: need to handle beginning and ending empty spaces.

while( isLine.good() )

{

std::string rawfield;

isLine >> rawfield;

attributes.push_back( AttributeValue( rawfield ) );

}

AttributeValue v = attributes.back();

attributes.pop_back();

bool type = v.GetType();

return DataPoint(attributes, type);

}

void main()

{

std::ifstream ifs("in.txt", std::ifstream::in);

DataSet initDataset;

while( ifs.good() )

{

// TODO: need to handle empty lines.

std::string sLine;

std::getline(ifs, sLine);

initDataset.addDataPoint( processLine(sLine) );

}

std::list processQ;

std::vector finishedDataSet;

processQ.push_back(initDataset);

while ( processQ.size() > 0 )

{

std::vector splittedDataSets;

DataSet dataset = processQ.front();

dataset.splitDataSet(splittedDataSets);

processQ.pop_front();

for (int i=0; i

{

float prob = splittedDataSets[i].getPositiveProb();

if (prob == 0.0 || prob == 1.0)

{

finishedDataSet.push_back(splittedDataSets[i]);

}

else

{

processQ.push_back(splittedDataSets[i]);

}

std::cout << "The dicision tree is:" << std::endl;

for (int i = 0; i < finishedDataSet.size(); ++i)

{

finishedDataSet[i].display();

}

Attributevalue.cpp：

#include "AttributeValue.h"

#include "base.h"

AttributeValue::AttributeValue(std::string const& instring)

: m_value(instring)

{

}

bool AttributeValue::GetType()

{

if (m_value == "P")

{

return true;

}

else if (m_value == "N")

{

return false;

}

else

{

throw DataErrException();

}

Basefun.cpp:

#include

float log2 (float x)

{

return 1.0 / log10(2) * log10(x);

}

float calEntropy(float prob)

{

float sum=0;

if (prob == 0 || prob == 1)

{

return 0;

}

sum -= prob * log2(prob);

sum -= (1 - prob) * log2 ( 1 - prob );

return sum;

}

Datapiont.cpp:

#include

#include "DataPoint.h"

DataPoint::DataPoint(std::vector const& attributes, bool type) : m_type(type)

{

for (int i=0; i

{

m_attributes.push_back( attributes[i] );

}

void DataPoint::display()

{

for (int i=0; i

{

std::cout << "\t" << m_attributes[i].getValue();

}

if (true == m_type)

{

std::cout << "\tP";

}

else

{

std::cout << "\tN";

}

std::cout << std::endl;

}

Dataset.cpp:

#include

#include "base.h"

#include "DataSet.h"

void SplitAttributeValue::display()

{

std::cout << "\tSplit attribute ID(" << m_attributeIndex << ")\t";

std::cout << "Split attribute value(" << m_v.getValue() << ")" << std::endl; }

void DataSet::addDataPoint(DataPoint const& datapoint)

{

m_data.push_back(datapoint);

}

float DataSet::getPositiveProb()

{

float nPositive = 0;

for(int i=0; i

{

if ( m_data[i].isPositive() )

{

nPositive++;

}

return nPositive / m_data.size();

}

struct Stat

{

int nPos;

int nNeg;

int id;

};

void DataSet::splitDataSet(std::vector& splittedSets)

{

// find all available splitting attributes

int nAttributes = m_data[0].getNAttributes();

int i, j;

std::vector splittingAttributeBV;

splittingAttributeBV.resize(nAttributes);

for (i=0; i

{

splittingAttributeBV[i] = true;

}

for (i=0; i

{

splittingAttributeBV[ m_splitAttributes[i].getAttributeIndex() ] = false;

}

std::vector splittingAttributeIds;

for (i=0; i

{

if (true == splittingAttributeBV[i])

{

splittingAttributeIds.push_back(i);

}

typedef std::map AttributeValueStat;

typedef std::map::iterator AttributeValueStat_iterator;

typedef std::map::const_iterator AttributeValueStat_const_iterator;

// go through data once, and collect needed statistics to calculate entropy

std::vector< AttributeValueStat > splittingStats;

splittingStats.resize( splittingAttributeIds.size() );

for (i=0; i

{

for (j=0; j

{

AttributeValue const& v = m_data[i].getAttribute(splittingAttributeIds[j]);

AttributeValueStat_iterator it = splittingStats[j].find(v);

if ( splittingStats[j].end() == it )

{

Stat stat;

if ( m_data[i].isPositive() )

{

stat.nPos = 1;

stat.nNeg = 0;

stat.id = 0;

}

else

{

stat.nPos = 0;

stat.nNeg = 1;

stat.id = 0;

}

splittingStats[j].insert(std::pair(v, stat));

}

else

{

if ( m_data[i].isPositive() )

{

it->second.nPos++;

}

else

{

it->second.nNeg++;

}

// display collected statistics

for (j=0; j

{

std::cout << "Attribute(" << splittingAttributeIds[j] << "):" << std::endl;

std::cout << "\tValue \t nPos \t nNeg" << std::endl;

for (AttributeValueStat_const_iterator it = splittingStats[j].begin();

it != splittingStats[j].end(); ++it)

std::cout << "\t" << it->first.getValue() << " \t " << it->second.nPos << " \t " << it->second.nNeg << std::endl;

}

// find splitting attribute

float minEntropy = 0.0;

int splitAttributeId = -1;

for (j=0; j

{

int n = m_data.size();

float entropy = 0.0;

for (AttributeValueStat_iterator it = splittingStats[j].begin();

it != splittingStats[j].end(); ++it)

{

int nSamples = it->second.nPos + it->second.nNeg;

float p = it->second.nPos;

p /= nSamples;

entropy += calEntropy(p) * nSamples / n;

}

if (entropy < minEntropy || -1 == splitAttributeId)

{

minEntropy = entropy;

splitAttributeId = j;

}

std::cout << "Split at attribute(" << splittingAttributeIds[splitAttributeId] << ")" << std::endl << std::endl;

// split

int attrId = splittingAttributeIds[splitAttributeId];

AttributeValueStat const& attVStat = splittingStats[splitAttributeId];

splittedSets.clear();

int k = 0;

for (AttributeValueStat_iterator it = splittingStats[splitAttributeId].begin();

it != splittingStats[splitAttributeId].end(); ++it)

{

it->second.id = k++;

}

splittedSets.resize( k);

for (i=0; i

{

for (j=0; j

splittedSets[i].m_splitAttributes.push_back( m_splitAttributes[j] );

}

for (AttributeValueStat_iterator itt = splittingStats[splitAttributeId].begin();

itt != splittingStats[splitAttributeId].end(); ++itt) {

splittedSets[itt->second.id].m_splitAttributes.push_back(SplitAttributeValue(itt ->first, attrId));

}

for (i=0; i

{

AttributeValue const& v = m_data[i].getAttribute(attrId);

AttributeValueStat_const_iterator it = attVStat.find(v);

if ( attVStat.end() != it )

{

splittedSets[it->second.id].addDataPoint(m_data[i]);

}

else

{

throw DataErrException();

}

void DataSet::display()

{

int i;

std::cout << "Dataset(" << this << ")" << std::endl;

for (i=0; i

{

m_splitAttributes[i].display();

}

std::cout << "Data:" << std::endl;

for (i=0; i

{

m_data[i].display();

}

std::cout << std::endl;

}

五、实验过程原始记录( 测试数据、图表、计算等)

六、实验结果、分析和结论（误差分析与数据处理、成果总结等。其中，绘制曲线图时必须用计算纸或程序运行结果、改进、收获）

Attributevalue.cpp的作用是判断正反例，以便下面的的划分决策过程，basefun.cpp 的作用则是计算熵，通过熵的比。较才能够为下面的划分提供条件依据，而dataset.cpp 就是具体的划分过程，首先找到可用的划分项目，再第一次划分之后再手机相关的数据来计算熵。之后再显示出来，做这个实验的时候我遇到了很大的难度，感觉它的要求和自己的实际水平相差很大，所以参考了很多资料才得以完成这个程序，也感觉到了自己的能力还很不足，还需要加强的地方还有很多。

手机天气预报系统毕业设计.pdf

目录摘要 (1) 需求分析 (2) 一、开发背景 (2) 二、项目需求分析 (2) 总体设计 (2) 一、系统规划 (2) 二、系统功能界面 (3) 1. 设置预报城市界面： (3) 2．天气显示界面： (4) 3．Widget 桌面小部件界面： (5) 三．设计目标 (6) 系统设计 (6) 一、开发及运行环境 (6) 二、数据库设计 (6) 三、主要方法及步骤 (7) 四、主要方法及技术 (7) 主要模块 (7) 一、项目框架 (7) 二、主要功能实现 (8) 1.获取城市码 db_weather.db 数据库文件 (8) 2.实现可伸缩性列表的的构建与过滤 (12) 3.GPS 定位功能的实现 (15) 4.Widget 窗体小部件的更新 (18) 功能测试 (19) 结论 (23)

摘要 Window 操作系统的诞生成就了微软帝国，同时也造就了 PC 时代的繁荣，然而如今，以Android和iPhone手机为代表的智能移动设备的发明与互联网云技术的兴起却敲响了PC时代的丧钟！这也预示着移动互联网时代(3G)已经来临。在这个互联网繁荣的时代，有一颗超新星，以它独特性能优势与人性化的UI 设计使它在短短的几年迅速的占领了智能移动设备的市场份额，它就是Google 的 Android！这也意味着 Google 在移动互联网时代开始抢跑并领跑。 Android 是基于Linux 平台完全开源的手机操作系统，同时开发语言为Java，这对于Java 开发的我们是何等的诱人，程序员的技术要与时代同行，因此我选择了以Android为平台的手机天气预报系统来作为我的毕业设计，选择手机天气预报系统不仅可以提升技术，同时也很实用，为人们时刻了解天气状况和出行带来了方便。

人工智能天气决策树源代码

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告（ 2011 — 2012 学年第 1 学期）课程名称：人工智能开课实验室：信自楼计算机机房444 2011 年12月 16 日专业班级0 学号200 姓名成绩实验名称天气决策树指导教师教师评语该同学是否了解实验原理： A.了解□ B.基本了解□ C.不了解□该同学的实验能力： A.强□ B.中等□ C.差□该同学的实验是否达到要求： A.达到□ B.基本达到□ C.未达到□实验报告是否规范： A.规范□ B.基本规范□ C.不规范□实验过程是否详细记录： A.详细□ B.一般□ C.没有□ 教师签名： 2011 年12 月日一、上机目的及内容 1.上机内容根据下列给定的14个数据,运用Information Gain构造一个天气决策树。例子编号属性分类天况温度湿度风况 1 晴热大无N 2 晴热大有N 3 多云热大无P 4 雨中大无P 5 雨冷正常无P 6 雨冷正常有N 7 多云冷正常有P 8 晴中大无N 9 晴冷正常无P 10 雨中正常无P 11 晴中正常有P 12 多云中大有P

13 多云热正常无P 14 雨中大有N 2.上机目的（1）学习用Information Gain构造决策树的方法；（2）在给定的例子上，构造出正确的决策树；（3）理解并掌握构造决策树的技术要点。二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图）（1）设计并实现程序，构造出正确的决策树；（2）对所设计的算法采用大O符号进行时间复杂性和空间复杂性分析；主函数流程图： Attributevalue.cpp流程图

人工智能实验一梵塔问题实验

实验一梵塔问题实验（2学时）一、实验目的：熟悉和掌握问题规约法的原理、实质和规约过程；理解规约图的表示方法。二、实验原理从目标（要解决的问题）出发逆向推理，先把问题分解为子问题和子-子问题，直至最后把初始问题归约为一个平凡的本原问题集合，然后解决较小的问题。对所有本原问题的解答就意味着原始问题的解决。三、实验条件： 1.编写三圆盘梵塔问题系统实验程序。 2.编写多圆盘梵塔问题系统实验程序。 3.编写梵塔问题操作界面，如下图所示。四、实验内容： 1.编写三圆盘梵塔问题系统实验程序，更改圆盘数量，了解问题解决的归约过程。 2.分析归约机理，熟悉问题规约的详细过程。 3.自己建造一个梵塔问题归约系统，然后根据归约原理进行逆向推理，得到本原问题集合。通过解决这些本原问题，最终求解问题。五、实验步骤：根据操作界面编程实现如下实验步骤 1.开始演示。进入三圆盘实例程序，点击“play ”按钮开始演示程序，观察其求解步骤，“Stop”按钮可停止演示，“Speed+”、“Speed-”按钮可增减演示速度。 2.改变圆盘数量。点击“ Re new”按钮，通过“ Number+ ”和“ Number- ”改变圆盘数量，再次点

击“ play ”按钮。 3.重复演示、比较，根据其求解过程得到圆盘数量与步骤数目之间的规律。归纳并理解问题归约的实质。 4.自己建立一个梵塔问题求解难题，利用归约法进行问题分解。 5.画出其问题规约图。六、实验结论： 1.圆盘数目与移动步骤之间的数学关系。 2.根据自己所建梵塔问题，画出问题规约图，得到子问题集，列出求解过程。 3.分析问题规约的实质。

天气预报技术与方法课程

课程简介
作为全国气象部门基层台站气象业务系列培训课程之一，《天气预报技术与方法》是为地市级和县级气象局预报员提供预报业务培训课程，也可作为其他预报员的业务参考和大学生、研究生的教学参考。我们假定学习者是气象专业本科或研究生毕业、或者经过天气预报专门培训的非气象专业毕业的预报员，也就是说学习者学习过天气学，对天气预报的原理和方法已经有较好的基础。
课程特色
本课程尽量简化概念性、原理性描述，尽量介绍新的技术方法、研究成果和规范标准，尽量使用新的天气个例和资料图表，特别是直接针对预报员工作平台——MICAPS 系统制作图表、调阅资料、描述流程，以帮助读者建立预报思路、提高业务技能，是本课程的一个特色。根据目前我国天气预报业务体系的业务分工，地市级和县级气象局主要负责短期、短时和临近预报业务，因此，本课程不涉及中期以上时效的预报问题。
课程目标
《天气预报技术与方法》课程介绍了有关天气分析的内容和方法、要素预报以及暴雨、强对流、雾霾、沙尘暴、暴雪等灾害性天气预报和热带气旋、海洋天气预报等方面的技术和方法。通过课程学习，使学员加深对天气学原理的理解和运用能力，解决实际预报问题。通过本课程的学习，要求学员掌握天气预报的基本概念、基本原理；掌握天气预报的基本方法和思路，为从事实际预报工作打下良好的基础。
自学要求
1.了解、掌握常用的天气分析预报的资料、图表、分析方法、预报方法和预报思路； 2.了解要素预报的方法、熟悉各种气象要素的预报思路和预报着眼点； 3.掌握暴雨天气的时空分布特征，并能灵活运用预报方法制作预报； 4.掌握强对流天气的时空分布特，并能灵活运用预报方法制作预报； 5.掌握雾和霾的基本概念、时空分布特征、发生和消亡的天气学形势、预报； 6.掌握暴雪天气的时空分布特，并能灵活运用暴雪预报方法制作预报； 7.掌握寒潮发生发展全过程中天气形势演变的主要特征，以及寒潮预报的基本思路与方法，能够较好预报寒潮； 8.了解并熟悉掌握我国沙尘暴天气的时空分布特点、形成机制、环流背景、天气系统及物理量特征，掌握沙尘暴预报方法建立沙尘暴天气的预报思路； 9.掌握热带气旋及其预报的基本概念和理论，并了解定位、定强基本方法和熟悉预报方法和思路； 10.了解、熟悉我国沿海海域的天气气候特征，了解、熟悉海雾、风暴潮、海上大风的发生发展规律以及海雾、风暴潮、海上大风的分析预报方法和预报思路。

人工智能试验-天气决策树

2013 年秋季学期研究生课程考核（读书报告、研究报告）考核科目:人工智能实验报告（二）学生所在院（系）:计算机学院学生所在学科:计算机科学与技术学生姓名: 学号: 学生类别:学术考核结果阅卷人

一．问题描述决策树是最简单的但是最成功的学习算法形式之一，一个决策树将用属性集合描述的事物或情景作为输入，并返回一个“决策”作为输入的预测的输出值，输入的属性值可以使离散的，也可以是连续的，实验中我们使用的是离散的数据，决策树通过执行一个测试序列来得到它的决策。下面为实验数据,运用Information Gain构造一个天气决策树。

二、算法介绍及程序流程图（1）设计并实现程序，构造出正确的决策树，实验考虑到几个属性：天况——晴、雨、多云；温度——热、中、冷；湿度——大、正常；风况——有、无；然后根据每个属性来算出信息增益，接下来我们根据信息增益最大的来进行划分。根据问题设计算法，建立数据结构，设计需要用的类，然后通过编程实现问题求解。了解和求解最大信息增益和最小熵选择平均熵最小的属性作为根节点，用同样的方法选择其他节点直至形成整个决策树。dataset就是具体的划分过程，首先找到可用的划分项目，再第一次划分之后再相关的数据来计算熵。问题分许：天况——晴、雨、多云温度——热、中、冷湿度——大、正常风况——有、无首先我们要根据每个属性来算出信息增益，接下来我们根据信息增益最大的来进行划分。选择一个属性，根据该Information Gain把数据分割为K份。分许如下：

数据集计算数据集列表（2）主要函数流程图：

人工智能大作业实验

人工智能大作业实验-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

湖南中医药大学本科课程实验教学大纲《人工智能》计算机科学与技术专业执笔人：丁长松审定人：*** 学院负责人：*** 湖南中医药大学教务处二○一四年三月

一、课程性质和教学目的《人工智能》是计算机专业本科生的一门专业必修课，适应于计算机科学与技术专业、医药信息工程专业。本课程是关于人工智能领域的引导性课程，通过本课程的学习，是使学生了解和掌握人工智能的基本概念、原理和方法，培养学生在计算机领域中应用人工智能技术提高分析和解决较复杂问题的能力，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。《人工智能》主要研究智能信息处理技术、开发具有智能特性的各类应用系统的核心技术。本课程主要介绍人工智能的基本理论、方法和技术，主要包括常用的知识表示、逻辑推理和问题求解方法、人工智能发展学派以及主要理论。先修课程：高等数学、数据结构、数据库原理、算法设计与分析、数理逻辑二、课程目标人工智能实验应在一种为高效率开发专家系统而设计的高级程序系统或高级程序设计语言环境中进行。在目前开来，专家系统开发工具和环境可分为5种主要类型：程序设计语言、知识工程语言、辅助型工具、支持工具及开发环境。在这里主要是要求学生能用相关术语描述、表示一些问题；用程序设计语言如：C、C++、JAVA编程来实现一些基本的算法、推理、搜索等过程。三、实验内容与要求实验一：谓词表示【实验内容】设农夫、狼、山羊、白菜都在河的左岸，现在要把它们运送到河的右岸去，农夫有条船，过河时，除农夫外船上至多能载狼、山羊、白菜中的一种。狼要吃山羊，山羊要吃白菜，除非农夫在那里。试设计出一个确保全部都能过河的方案。

人工智能考试必备整理

1、利用启发式搜索算法A解决以下8数码（如下图所示）：设评价函数f(n)=d(n)+p(n)，画出搜索图，并给出各搜索循环结束时OPEN和CLOSE 表的内容。 10、将以下语句：（1）会朗读者是识字的，（2）海豚都不识字，（3）有些海豚是很机灵的，（4）有些很机灵的东西不会朗读。形式化表示为合适公式。答：令谓词R、L、D、I分别指示朗读、识字、海豚和机灵,则这些语句可形式化表示如下: (1)(x)[R(x)L(x)](2)(x)[D(x)L(x)] (3)(x)[D(x)I(x)](4)(x)[I(x)R(x)] 13、将题10中的前三个语句作为已知事实（公理），最后一语句作为目标（待证定理），应用归结反演方法，证明目标成立。答：将前三个语句和最后一语句的取反化简,并标准化为合取范式的子句集: (1)R(x)L(x) (2)D(y)L(y) (3)D(A) (4)I(A) (5)I(z)R(z) 2、有三个积木块（A、B、C）放在桌子上，且可以叠放在一起，要求在任意初始状态，按自上而下A、B、C的顺序叠放这三个积木块。搬动积木块应遵从以下约束：（1）每次只能搬一块，（2）只有顶空的积木块才能搬动。请为机器人搬动积木块设计一个产生式系统，包括综合数据库、规则库和冲突解法（不必设计控制系统）；若初始状态和目标状态分别为：答案：1）综合数据库用谓词公式On(x,y)描述积木块的放置状态，x{A,B,C},y{A,B,C,Table}；谓词公式Top-Clear(x)描述积木块x顶空，x{A,B,C}。问题状态就由这些谓词公式描述。 2）规则库为每个积木块的搬动设计规则，共有5个可能的搬动操作：Put-On(C,Table)，Put-On(B,C),Put-On(B,Table), Put-On(A,B),Put-On(A,Table)。规则依次排列如下（并采用First冲突解法）： if Top-Clear(C)On(C,Table)Put-On(C,Table),revise；if Top-Clear(B)Top-Clear(C)On(C,Table) Put-On(B,C),revise； if Top-Clear(B)On(B,C)On(C,Table) Put-On(B,Table)，revise； if Top-Clear(A)Top-Clear(B)On(B,C)Put-On(A,B),revise；if Top-Clear(A)On(A,B)On(B,C) Put-On(A,Table)，revise。其中Put-On操作符号指示Put-On操作并在计算机屏幕上显示该操作，函数revise修改问题状态的描述到反映实际状态。作为解答的操作序列为： Put-On(A,Table),Put-On(C,Table),Put-On(B,C), Put-On(A,B)。 3、表示包含下面句子含义的语义网络： ⑴典型的哺乳动物有毛发。 ⑵狗是哺乳动物，且吃肉。 ⑶Fido是John 的狗。

人工智能实验报告_2

课程实验报告学年学期2015—2016年第一学期课程名称人工智能原理与技术实验名称PROLOG语言编程练习实验室无专业年级电气134 学生姓名赵倩学生学号2013011989 提交时间2015.12.28 成绩任课教师樊强水利与建筑工程学院

第一章PROLOG语言编程练习 1.1实验目的加深学生对逻辑程序运行机理的理解，使学生掌握PROLOG语言的特点、熟悉其编程环境，同时为后面的人工智能程序设计做好准备。（1）熟悉PROLOG语言编程环境的使用；（2）了解PROLOG语言中常量、变量的表示方法；（3）了解利用PROLOG进行事实库、规则库的编写方法； 1.2实验环境计算机，Turbo PROLOG教学软件。 1.3预习要求实验前应阅读实验指导书，了解实验目的、预习PROLOG语言的相关知识。 1.4实验内容（1）学习使用Turbo PROLOG，包括进入PROLOG主程序、编辑源程序、修改环境目录、退出等基本操作。（2）在Turbo prolog集成环境下调试运行简单的Turbo PROLOG程序，如描述亲属关系的PROLOG程序或其他小型演绎数据库程序等。 1.5实验方法和步骤（1）启动Windows XP操作环境。（2）打开文件目录，执行prolog应用程序，启动Turbo prolog，并按空格键(SPACE)进入集成开发环境。（3）选择Setup项，打开下拉菜单，选择Directories项，进行工作目录修改，按Esc键退出，选择Save Configuration项，保存修改。（4）选择Files项，打开下拉菜单，选择New file项，进入源程序输入和编辑，或选择Load项，选择要打开的示例程序，再选择Edit项，可以进行编辑源程序。（5）编辑之后，可以选择Run项，执行程序，可以在Dialog窗口进行询问，即外部目标的执行，查看程序运行结果，分析程序之功能。（6）仿前例，可以选择其他程序并运行，分析程序功能。（7）退出，选择Quit项，可以退出Turbo Prolog程序，返回到Windows XP环境。 1.6示例程序逻辑电路模拟程序。该程序以逻辑运算“与”、“或”、“非”的定义为基本事实，然后在此基础上定义了“异或”运算。那么，利用这些运算就可以对“与”、“或”、“非”和“异或”等逻辑电路进行模拟。事实上，在此基础上也可以对其他任一逻辑门电路进行模拟。 domains d=integer predicates not_(d,d) and_(d,d,d) or_(d,d,d) xor_(d,d,d) clauses not_(1,0). not_(0,1). and_(0,0,0). and_(0,1,0). and_(1,0,0). and_(1,1,1).

Fisher线性判别分析实验(模式识别与人工智能原理实验1)

-可编辑修改- 实验1 Fisher 线性判别分析实验一、摘要 Fisher 线性判别分析的基本思想：通过寻找一个投影方向（线性变换，线性组合），将高维问题降低到一维问题来解决，并且要求变换后的一维数据具有如下性质：同类样本尽可能聚集在一起，不同类的样本尽可能地远。 Fisher 线性判别分析，就是通过给定的训练数据，确定投影方向W 和阈值y0，即确定线性判别函数，然后根据这个线性判别函数，对测试数据进行测试，得到测试数据的类别。二、算法的基本原理及流程图 1 基本原理（1）W 的确定各类样本均值向量mi 样本类内离散度矩阵i S 和总类内离散度矩阵 w S 12w S S S =+ 样本类间离散度矩阵b S 在投影后的一维空间中，各类样本均值T i i m '= W m 。样本类内离散度和总类内离散度 T T i i w w S ' = W S W S ' = W S W 。样本类间离散度T b b S ' = W S W 。 Fisher 准则函数满足两个性质： ·投影后，各类样本内部尽可能密集，即总类内离散度越小越好。 T x S (x m )(x m ), 1,2 i i i i X i ∈= --=∑T 1212S (m m )(m m )b =--

·投影后，各类样本尽可能离得远，即样本类间离散度越大越好。根据这个性质确定准则函数，根据使准则函数取得最大值，可求出W：-1 w12 W = S(m - m) 。（2）阈值的确定实验中采取的方法： 012 y = (m' + m') / 2。（3）Fisher线性判别的决策规则对于某一个未知类别的样本向量x，如果y=W T·x>y0，则x∈w1；否则x∈w2。 2 流程图方差标准化（归一化处理） -可编辑修改-

天气预报网站综述

07计科（2）班柳志鹏200710510210 关于天气预报发布系统的综述摘要：本文通过天气预报系统网站服务的现状分析建立指导预报网站的必要性，同时介绍网站的色及开发流程及主要功能在天气预报服务领域的应用，突出网站的提点，充分体现现代网站技术给气象工作带来的便利。关键字：天气预报JSP 网站在全球气候变化的大背景下，今年以来中国极端天气事件发生频繁，且呈多灾并发、点多面广的特点，并有多项局部地区灾害强度超过历史纪录。其中包括南方暴雨洪涝，淮河流域性大洪水；北方多省局地强降雨；川渝地区继去年有气象记录以来最严重干旱，今年又最强降雨；北方和南方同时出现长时间、大范围高温干旱；今年雷击致人死亡为历年之最。为了应对这种极端天气气候事件的发生所带来的巨大损失，中国政府已经把防御极端天气气候灾害置于应对气候变化的极端重要位置。今后几年政府在气象、环境、海洋领域的投入将会越来越大，而做为国内高性能计算机领头羊的曙光服务器凭借在气象领域的大力投入和气象领域众多的成功案例，在灾害气候天气的减灾预警上必大有可为。 1、国内外天气预报系统整体发展水平和现状随着计算机技术的广泛应用，长期天气预报网站技术有了较快的发展。80年代后期，开展了长期天气预报业务系统研制，将气候研究和制作长期天气预报的方法，使用BASIC计算机语言编制了程序，包括：气象要素时间序列的检验、

全国共有2340个县级以上站点,先将各站点的代码和对应的站点中文名字,利用fso组件的objFSO.OpenTextFile(FilePath1, 1)属性读到相应的数组里,站点代码和站点中文名字一一对应,翻译时对截出的站点代码进行for语句循环,找到对应的数组,取站点电码数组下标值赋给站点名字数组,翻译就完成了,同时将各字段翻译好的中文保存在相应的数组里,等待写入数据库。对天气现象、风向风力、最高温对低温的翻译,是利用 split(tqxxString,",")函数把相应的数据写到定义数组里,与上面同样的方法进行翻译。 D. 写入SQL数据库建立数据库连接,打开数据库,天津天气,建立记录集,将保存在数组的3天预报数据利用Rs.addnew和Rs update语句写入数据库相应的字段里。国家局转发下来的文件里每个站点都存在重复文件,数据库写入信息时要判断该站点的记录集是否为空,如果该站点的记录集是为空,则写入记录,否则就不写入数据库。因每天的数据量太大,设置不保存历史记录,数据库里只保存一天的记录,在处理报文开始就删去数据库里所有记录。加快建设新的预报业务技术体系天气预报网站采用服务器技术，配置主机及客户终端，提高网络的访问能力，页面的清晰度。其中内容包括网站设计开发流程（1）架设一个局域网内的WEB服务器，并给服务器分配网络IP地址，配置主机及客户终端，并通过前台中的各个连接按钮，实现对后台数据的读取操作。（2）通过Deamwearve MX2004构建页面的总体框架结构，创建站点，并合理设计站点的内容用Photoshop制作标题栏及导航栏背景图片，并对图片和文本进行合理的排版布局，通过Deamwearve MX2004提供的超连接功能设计与后台数据的连接。（3）JSP网页设计。通过Deamwearve MX 2004中文件域控件，编写JSP程序代码，实现文件上传功能。（4）后台服务器的配置。包括www服务器。FTP服务器和SMTP服务器，他们提供信息服务。 4、努力提高天气预报技术水平

人工智能及其应用实验指导书

《人工智能及其应用》实验指导书工业大学计算机科学与技术学院—人工智能课程组 2011年9月

前言本实验是为了配合《人工智能及其应用》课程的理论学习而专门设置的。本实验的目的是巩固和加强人工智能的基本原理和方法，并为今后进一步学习更高级课程和信息智能化技术的研究与系统开发奠定良好的基础。全书共分为八个实验：1.产生式系统实验；2.模糊推理系统实验；3.A*算法求解8数码问题实验；4.A*算法求解迷宫问题实验；5.遗传算法求解函数最值问题实验；6.遗传算法求解TSP问题实验；7.基于神经网络的模式识别实验；8.基于神经网络的优化计算实验。每个实验包括有：实验目的、实验容、实验条件、实验要求、实验步骤和实验报告等六个项目。本实验指导书包括两个部分。第一个部分是介绍实验的教学大纲；第二部分是介绍八个实验的容。由于编者水平有限，本实验指导书的错误和不足在所难免，欢迎批评指正。人工智能课程组 2011年9月

目录实验教学大纲 (1) 实验一产生式系统实验 (4) 实验二模糊推理系统实验 (7) 实验三A*算法实验I (12) 实验四A*算法实验II (15) 实验五遗传算法实验I (17) 实验六遗传算法实验II (22) 实验七基于神经网络的模式识别实验 (25) 实验八基于神经网络的优化计算实验 (29)

实验教学大纲一、学时：16学时，一般安排在第9周至第16周。二、主要仪器设备及运行环境：PC机、Visual C++ 6.0、Matlab 7.0。三、实验项目及教学安排序号实验名称实验平台实验容学时类型教学要求 1 产生式系统应用VC++ 设计知识库，实现系统识别或分类等。 2 设计课 2 模糊推理系统应用Matlab 1）设计洗衣机的模糊控制器； 2）设计两车追赶的模糊控制器。 2 验证课 3 A*算法应用I VC++ 设计与实现求解N数码问题的 A*算法。 2 综合课4 A*算法应用II VC++ 设计与实现求解迷宫问题的A* 算法。 2 综合课5 遗传算法应用I Matlab 1）求某一函数的最小值； 2）求某一函数的最大值。 2 验证课6 遗传算法应用II VC++ 设计与实现求解不同城市规模的TSP问题的遗传算法。 2 综合课 7 基于神经网络的模式识别Matlab 1）基于BP神经网络的数字识别设计； 2）基于离散Hopfiel神经网络的联想记忆设计。 2 验证课 8 基于神经网络的优化计算VC++ 设计与实现求解TSP问题的连续Hopfield神经网络。 2 综合课四、实验成绩评定实验课成绩单独按五分制评定。凡实验成绩不及格者，该门课程就不及格。学生的实验成绩应以平时考查为主，一般应占课程总成绩的50%，其平时成绩又要以实验实际操作的优劣作为主要考核依据。对于实验课成绩，无论采取何种方

天气预报中的负数

《天气预报中的负数》说课设计井陉县天长镇河东学校蔡红霞一、教材分析：这节课是人教课标版小学数学六年级下册第一单元《负数》的第一课时。它属于数与代数领域，是在学生系统地认识了整数、分数与小数的基础上，对数的又一次扩展。初步认识负数，理解负数的意义，为第三学段理解有理数的意义和运算打下基础。本单元内容安排3个例题，从不同的情境中帮助学生认识负数。本课时是第一课时，在温度和收支中了解负数的意义，为第二课时学习直线上的负数作准备。二、学情分析：在学习之前，学生在知识上已经建立了整数、分数和小数的概念，在学习中积累了丰富的数学经验，初步具备了自主学习的能力和独立解决问题的能力。在生活中，“负数”概念虽然陌生，但他们已经有了一些有关“负数”的生活经验，初步感知到熟悉的生活情境中负数表示的不同含义。小学生心理发展的主要特点是善于记忆具体的事实，而不善于记忆抽象的内容。三、教学目标结合以上分析，制定了本节课的教学目标知识与技能目标：在具体的生活情境中体验负数产生的必要性，理解负数的意义，能正确地读、写正数和负数；知道0既不是正数也不是负数。过程与方法：经历观察、操作、思考、归纳等探究活动，初步学会用正数、负数表示生活中的一组相反意义的量。情感、态度和价值观：了解负数的历史，体验到数学来源于生活，丰富学生良好的数学情感。其中，教学重点是理解具体情境中正数与负数的意义，体会负数产生的必要性。教学难点是理解“0既不是正数，也不是负数”。四、教学准备课前教师准备多媒体课件、温度计、课堂活动记录表等。学生观看一次天气预报栏目，并记录最感兴趣的三个城市温度。学生自主学习新知，搜集生活中的负数。五、教学过程为了完成本课的教学目标，我设计了以下4个教学环节：（一）、谈话激趣，导入新课由一则天气预报的小视频引入课题《负数的认识》。“你记录了哪些最感兴趣的城市的气温情况呢？”在谈话交流中，充分调动学生已有的生活经验，也为下一个活动“播报气温”作准备。（二）合作探究，理解意义情境一：气温中的负数 1、课件展示我国北部、中部、南部六个著名城市在同一天的气温情况。在充分读图的基础上，你来报一报当天各个城市的气温情况。在集体评价活动中，引导学生进一步思考：“用数学的眼光再来看这幅图，你有什么发现？” 2、在学生独立思考的基础上，进行集体交流。预设一：我知道了每个城市具体的温度。指导学生正确读出不同的温度。如“—27℃”和“20℃”在对比中，感受不同的气温带来的冷暖不同的身体感受。接下来，通过对零下温度的质疑，并适时提出问题：“0℃表示什么意思呢？”借助于直观的温度计，点明：人们把淡水开始结冰时的温度叫做0℃。理解零下温度表示比0℃还低的温度，比0℃高的温度

Fisher线性判别分析实验(模式识别与人工智能原理实验1)

实验1 Fisher 线性判别分析实验一、摘要 Fisher 线性判别分析的基本思想：通过寻找一个投影方向（线性变换，线性组合），将高维问题降低到一维问题来解决，并且要求变换后的一维数据具有如下性质：同类样本尽可能聚集在一起，不同类的样本尽可能地远。 Fisher 线性判别分析，就是通过给定的训练数据，确定投影方向W 和阈值y0，即确定线性判别函数，然后根据这个线性判别函数，对测试数据进行测试，得到测试数据的类别。二、算法的基本原理及流程图 1 基本原理（1）W 的确定各类样本均值向量mi 样本类内离散度矩阵i S 和总类内离散度矩阵w S 12w S S S =+ 样本类间离散度矩阵b S 在投影后的一维空间中，各类样本均值T i i m '= W m 。样本类内离散度和总类内离散度 T T i i w w S ' = W S W S ' = W S W 。样本类间离散度T b b S ' = W S W 。 Fisher 准则函数满足两个性质： ·投影后，各类样本内部尽可能密集，即总类内离散度越小越好。 ·投影后，各类样本尽可能离得远，即样本类间离散度越大越好。根据这个性质确定准则函数，根据使准则函数取得最大值，可求出W ： -1w 12W = S (m - m ) 。（2）阈值的确定实验中采取的方法：012y = (m ' + m ') / 2。（3）Fisher 线性判别的决策规则对于某一个未知类别的样本向量x ，如果y=W T ·x>y0，则x ∈w1；否则x ∈w2。 x 1 m x, 1,2 i i X i i N ∈= =∑T x S (x m )(x m ), 1,2 i i i i X i ∈= --=∑T 1212S (m m )(m m )b =--

提升天气预报准确率调研报告

提升天气预报准确率调研报告提高天气预报准确率是大气科学最重要任务之一是气象事业的立命之身、事业根本。郑国光局长提出要“依靠科技进步千方百计地提高预报预测准确率和服务能力全力以赴做好气象预报服务工作是中国气象局党组考虑的首要工作。”如何提高天气预报准确率是气象工作者共同的责任是各级领导和预报员们应该思考的问题。近年来我省天气预报准确率取得了一定的提高。但是在日益增长的社会需求下任何成绩在一次预报失误面前都显得苍白尤其是重大活动的保障容不得预报失败（如__年奥运会火炬传递济南站的预报）。从中国气象局预测减灾司公布的全国各省（市）城镇天气预报质量来看__年我省0～24小时、24～48小时和48～72小时的晴雨预报分别名列第 6、 5、5位__年我省0～24小时、24～48小时和48～72小时的晴雨预报分别名列第 9、 1 5、12位但是气温预报水平位居下游我省的天气预报水平还有很大的发展空间。一、目前制约我省天气预报准确率提高的主要问题

今年11月10日到20日省台领导班子分别到业务科室召开了三个座谈会围绕提高预报准确率、气象服务、人才培养等各方面存在问题听取大家意见和建议。对十七市气象台采取问卷调查的方式进行了一次全方位的调研调查的问题主要涉及指导预报、天气会商、天气联防、科研等各市气象台均进行了认真的回答与反馈。同时省气象台领导班子也进行了深入的思考讨论。总体而言制约天气预报准确率提高的因素有很多主要存在以下问题：（一）省级天气预报技术方法较少且亟待整合 1、特色预报技术方法有待集成。 __年以来我省预报员在本地预报方法研究方面做了大量的工作基于实践研发的暴雨、冰雹、雷暴等预报技术方法曾经在业务上发挥重要作用由于编程技术不统一造成这些方法分散独立运行环境有差异客观产品的显示各自为政有的没有实现自动化运行有的基于当时国家下发的数值预报产品而目前的数值预报产品已升级造成了业务系统无法运行有的由于人员工作变动等原因无法继续在业务上运行预报员们辛辛苦苦研制的预报技术方法没有继承下来。海雾及风暴潮等中尺度数值预报模式需要进一步检验其准确率方能起到参考作用。 2、高影响灾害性天气预报能力有待增强灾害性天气是天气预报的重点其预报准确率的高低直接决定整体天气预报的服务效果。突发强对流、内陆雾和海雾造成的灾害严重是我省高影响灾害性天气之一。对于这些天气短期和短时

第五届全省气象行业天气预报职业技能竞赛试题+答案(江苏)

第五届全省气象行业天气预报职业技能竞赛 ——理论知识与业务规范（120分钟，满分100分）项目填空题单选题多选题简答题合计满分 30.5 17 25.5 27 100 得分一、填空题（共24小题61个空,每个空0.5分，计30.5分） 1．锋面温度和风场沿（垂直锋面）方向的变化比沿（锋面）方向要大得多。 2．建立以（专业化）为主体的业务体系，完善国家级专业预报中心和省级专业化预报岗位设置，强化国家级和省级的预报业务和指导能力，形成（集约化）的业务布局。 3．理查森数Ri 表示（静力稳定度）与（风垂直切变）之间的关系，实际上也反映了（有效位能）和（有效动能）之间的关系。 4．可见光云图上，水体因反照率低，表现为（深黑色）；在红外云图上的水面色调取决于其（温度的高低）。 5．大气中的动能一部分消耗于（摩擦），另一部分用来维持或改变（大气运动的状况）。释放或转换为动能的那一部分位能称为有效位能。其中能够转化为动能的部分约占总位能的（0.5%）。 6．大气内部角动量的水平输送主要是靠（平均经向风）角动量的水平输送，（定常扰动）和（非定常扰动）对u 角动量的水平输送。其中（定常扰动）和（平均经向环流）引起的角动量的水平输送比（非定常扰动）引起角动量的水平输送的总垂直积分值小得多，尤其是在北半球夏季，角动量的水平输送主要是靠（非定常扰动）来完成。 7．相对湿度是指空气中的（水汽压）和同温度下的饱和水汽压的百分比。考号：单位：姓名：

8．就整个北半球而言，气旋活动最频繁的地带冬季平均在（47）°N,而夏季约在（62）°N，由冬向夏北移15个纬度。 9．（太阳辐射）是大气运动的原动力，它是大气环流以及海洋环流的主要能源。 10．风云二号（FY2）气象卫星是地球同步轨道卫星，轨道平面与赤道平面平行。FY2F和FY2G分别位于（112）°E和（99.5）°E 的赤道上空。 11．在重力内波中，群速与相速的水平分量方向（相同），垂直分量方向（相反）。 12．罗斯贝波主要由（柯氏参数f随纬度）的变化而产生的，是一种（正压无辐散）的水平运动。 13．南北半球的信风有季节性位移。在北半球夏季，东北信风北移，南半球东南信风越过赤道，超过北纬5°时，受（柯氏力的偏转）作用变成西南风，于是东北信风与西南风之间构成位于赤道北面的（赤道辐合带）。 14．流线是指（某一固定时刻），处处与风向相切的一条空间曲线。轨迹是指在（某一段时间内）空气质块运动的路径。只有在流线与轨迹（重合）时，风向才不随时间而变。 15．标准的集合预报产品有集合平均、集合离散度、（天气要素概率图）、（分位数）、（面条图）、（邮票图）和单站预报（或箱线图）。 16．在赤道地区的大尺度运动，主要是由于（凝结潜热释放）来推动的。 17．重力加速度g在赤道地区为（9.78）m/s2；在南北两极地区为（9.832）m/s2；而通常情况下取为常数9.8m/s2。 18．对于高空槽脊的移动，可以通过Rossby长波公式来做定性判断：在波长和西风强度相同的情况下，较高纬度波动移动（快），较低纬度波动移动（慢）。

中班科学教案：认识天气预报

中班科学教案：认识天气预报【设计意图】最近，雨淅淅沥沥下个不停。孩子们说：“又下雨了，什么时候出太阳啊?我们可想到草地上去玩游戏了。”小杰说：“我回去问问爸爸，他的手机上有天气短信，他知道什么时候太阳会出来。”小莹说：“我也回去问问爷爷，他每天看报纸的时候，都会把天气预报读给我听，只要问问他，就知道什么时候不下雨了。”接着，大家七嘴八舌地议论起来，都说自己要想想办法了解一下明天的天气。从关心天气到想要了解各种形式的天气预报，孩子们探究的兴趣越来越浓。以此为契机，我设计了科学活动“认识天气预报”，一方面自制PPT课件，另一方面尝试发掘生活中相关的教育资源，将两者优势互补，使幼儿在边看边玩的氛围下获得科学知识，提高他们探索天气奥秘的兴趣和能力。【活动目标】 1.通过观察，了解晴、雨、阴、多云等四种天气类型的特点，认识天气预报中几种常见的天气图标，学习按要求进行简单的天气预报。 2.能借助自制天气图像卡，用一个完整句播报天气，能对几种常见的天气图标和天气实景图进行配对，提高观察能力、探究能力和语言表达能力。 3.感知天气与人们日常活动的关系，能主动关注天气预

报。【活动准备】 1.经验准备：幼儿与家长一起搜集两个方面的资料：“天气预报的好处是什么?”“从哪里可以知道天气预报?”幼儿已有简单的关于动物习性与天气变化方面的知识。 2.材料准备：教具：手偶“喜羊羊”，PPT“天气预报截图”、“动物气象员”、“有趣的天气图标”。学具：幼儿人手一套天气小图标，配对操作学具。【活动过程】 1.户外观察和谈话互动，引发幼儿对天气变化及天气预报的关注。教师以手偶“喜羊羊”与幼儿展开谈话导入。 “喜羊羊”：“小朋友，你们好!我参加了环游中国的活动，刚刚从北京来到广州。北京可冷了，要穿很厚的衣服呢!到你们这儿，天气暖和多了，穿着这身厚厚的衣服，我都快出汗了，这里的温度是多少啊?”“刚才有的小朋友说天气预报今天是7℃～15℃，我们一起到户外去感受一下天气吧?” 幼儿和“喜羊羊”一起到活动室外去观察、感知天气特点，并学习用晴天来描述当天天气。 “喜羊羊”：“过几天，我要到香港去旅行，不知道那里的天气怎样。小朋友帮我出出主意，怎样才能知道香港的天气呢?”

动物识别系统实验报告人工智能原理及其应用

实验报告实验目的及要求：实验目的： 1.熟悉产生式的特点，基本结构和设计思想 2.掌握基于规则推理的基本过程和方法（在实验中采用正向推理过程） 3.学会用高级程序设计语言开发基于规则的动物识别系统实验要求： 1．根据动物识别系统的规则建立合理的数据结构或数据库来表示知识。 2．利用所选开发语言来建立推理过程。（该程序能正向推理识别动物过程）3．利用控制台或者图形界面给出合理的交互接口，实现基本演示功能。 4．提交实验报告和源程序，总结实验结论和经验教训。实验原理： 1.基于规则产生式系统结构：基于规则的产生式系统一般由规则库（知识库）、综合数据库和推理引擎（推理机）三部分组成，规则库中它的基本组成框架如下图1所示。知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成，综合库又称为上下文，用来暂时存储推理过程中的结论和数据。推理机是用规则进行推理的过程和行为，。知识采集系统是领域专家把相关领域的知识表示成一定的形式，并输入到

知识库中。解释系统通过用户输入的条件来分析被系统执行的推理结构，并将专家知识以易理解的方式并把知识解释给用户。图1 规则产生式系统的基本结构 2. 简单动物识别产生式系统结构： ⑴知识库ANIMAL的知识库非常小，仅仅包含16条规则（一般说来，一个产生式系统的知识库应包含≥几百条规则）； ⑵解空间很小，仅仅包含8个解，或8个最高假设（在一个特定的动物园里，共有虎、豹、长颈鹿、斑马、鸵鸟、企鹅和信天翁、八哥等8种动物）； ⑶初始事实集合很小，仅仅包含21个事实，如图中的F1至F21； ⑷数据（即事实、证据、断言），知识（即浅层知识，规则）和推理都是精确的，即确定性的； ⑸知识库。实验步骤：本识别系统需要通过正向推理，正向推理过程的具体步骤是：（1）读入事实集到工作存储器。（2）取出某条规则，将规则的全部前件与工作存储器中的所有事实进行比较。如果匹配成功，则所得结果显示到屏幕上，转向（3）；否则，直接转向（3）。（3）结束。大体步骤流程图：

天气预报的技术进步--作文

天气预报的技术进步燕子低飞要落雨，蚂蚁搬家早晚要下。鱼儿出水跳，风雨就来到。蜻蜓飞得低，出门带斗笠。 ……这些有关天气的谚语，几乎家喻户晓。在远古时代，我们的祖先就就已经能利用自然现象来发明一些科技了。比如，用日晷来看时间，水钟有受水型和漏水型，也可以用来观测时间。当然，我们的祖先已经会通过观察动物的踪迹，植物的变化来得知天气变化了。有些动物和植物对天气的细微变化非常敏感，在干燥的日子里，松果的鳞片会打开；相反的，如果松果的鳞片紧闭，在表示即将下雨。这是因为空气干燥时，鳞片会收缩，当空气潮湿时，鳞片会吸收水汽变得柔软，松果自然就恢复原形了。还有在谚语中提到的，燕子如果在低空盘旋，就表示大雨即将来临了；蚂蚁成群结队地搬着它们的家当，鱼儿总是往水面跳跃，都是在告诉人们：雨来了，雨来了，赶紧收拾，赶紧收拾！以前科技不发达，人们便是通过这些可爱的自然万物来预报天气的。随着科技的不断进步，不断发展，人们便有了更多的方法来预报天气，而且天气预报的准确率也在不断地提高。

为了能更更好的预报天气，气象台在进行天气预报时，需要有大量的观测数据。为此，全世界建立了成千上万个气象观测站，并配置了各种天气雷达，还在太空布设了多颗气象卫星，组成了全球大气监测网。这个监测网每天在规定的时间里同时进行不同地方的气象观测，从地面到高空，从陆地到海洋，全方位、多层次地观测大气变化，并将观测数据迅速汇集到各国国家的气象中心，然后转发到世界各地。气象台的计算机将收集到的数据进行处理和运算，得到天气图，数值预报图。气象工作者根据这些资料进行综合判断，作出天气的综合预报。而现在天气预报更加准确了，范围更广了，能准确预报出72小时内的天气变化，能大概预测出7——10天的天气变化。我相信，人类的聪明，加上高科技地不断创新，人们对天气变化的情况掌握会更精确，对气象变化的时间掌握范围也会更加广泛！

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