随着信息爆炸产生的海量数据时代的来临，数据中所蕴含的价值将会对人类社会产生直接的，全面的，甚至是革命性的影响。因此，在大数据背景下，有效地分析，组织和使用各类数据，将对科技进步以及经济发展产生巨大的推动作用，孕育出前所未有的机遇。针对大数据技术体系架构，本著作总结出在大数据处理流程中，所面临不同层面的问题及其相互关系，归纳出解决大数据环境下三大核心问题（信息检索，数据挖掘和知识发现）的算法特性及计算能力。同时，通过深入了解智能理论起源及与传统人工智能进行对比，本著作研究计算智能理论及其各分支算法，详细介绍其计算本质，提出了基于模拟机制的计算智能分类方法，并对计算智能混合算法进行了深入讨论。最后，面向大数据检索、挖掘和发现问题，分别提出了基于计算智能的解决方法和一般过程，并总结出基于计算智能的大数据处理范式特点，为大数据背景下的计算智能研究提供了理论支撑。通过收集风电机组的发电指标、关键零部件的实时运行参数、此前十年的气象资料等数据，在这些数据基础上综合作出判断和预测，分析并提升风电布网的资源配比，并及时反馈到研发和运维领域，为后续的布网提供参考。除了风机设备本身产生的数据，还包括统计自然环境产生的更大数据库，即包含风和地形在内的环境数据，绘制出一张风资源分布地图，进而科学知道风电布网。
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