隨著信息爆炸產生的海量數據時代的來臨，數據中所蘊含的價值將會對人類社會產生直接的，全面的，甚至是革命性的影響。因此，在大數據背景下，有效地分析，組織和使用各類數據，將對科技進步以及經濟發(fā)展產生巨大的推動作用，孕育出前所未有的機遇。針對大數據技術體系架構，本著作總結出在大數據處理流程中，所面臨不同層面的問題及其相互關系，歸納出解決大數據環(huán)境下三大核心問題（信息檢索，數據挖掘和知識發(fā)現）的算法特性及計算能力。同時，通過深入了解智能理論起源及與傳統(tǒng)人工智能進行對比，本著作研究計算智能理論及其各分支算法，詳細介紹其計算本質，提出了基于模擬機制的計算智能分類方法，并對計算智能混合算法進行了深入討論。最后，面向大數據檢索、挖掘和發(fā)現問題，分別提出了基于計算智能的解決方法和一般過程，并總結出基于計算智能的大數據處理范式特點，為大數據背景下的計算智能研究提供了理論支撐。通過收集風電機組的發(fā)電指標、關鍵零部件的實時運行參數、此前十年的氣象資料等數據，在這些數據基礎上綜合作出判斷和預測，分析并提升風電布網的資源配比，并及時反饋到研發(fā)和運維領域，為后續(xù)的布網提供參考。除了風機設備本身產生的數據，還包括統(tǒng)計自然環(huán)境產生的更大數據庫，即包含風和地形在內的環(huán)境數據，繪制出一張風資源分布地圖，進而科學知道風電布網。
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