一型多因子综合预报方法是一种定性预报手段，它适用于逻辑判断的预报系统和专家系统中的决策处理。这种方法已经在农业产量预测、农业气候预测和农业病虫害预测等领域得到了应用。然而，由于这种方法涉及的数据量较大，采用手工处理的方式极为不便，因此文章的作者采用了人工智能的技术思想，使用FORTRAN语言在微机上建立了一型多因子综合定性预报系统，即AIMP系统。
在AIMP系统中，研究者首先收集和分析历史资料，然后建立系统的规则库。通过规则库中的规则，系统能够对用户所提出的各种情况作出预测。系统使用了综合状态树的数据结构，通过树状结构来表示各个因子的状态及其综合情况。
综合状态树是一种五层的二叉树结构，每一层的节点代表一个参与预测的因子，每个节点都有两个子节点，分别表示因子的“0”状态分枝和“1”状态分枝。最下层不带有子节点的节点被称为叶子节点，树的每条从根节点到叶子节点的路径都描述了一种因子状态的综合情况。通过对历史记录的统计分析，可以在每个叶子节点上记录下相应状态下的事件结果的经验概率值，从而得到综合状态树。
因子优选问题在预测中非常重要。其目的是从众多参与预测的因子中找出那些对预测结果不起作用的因子，并舍弃它们，以确保每个参与预测的因子都是必不可少的。在综合状态树中，可以通过对折树的两分枝，并比较重合的子树的方式来判断各个因子的作用。如果两个叶子节点记录的事件状态彼此不矛盾，那么可以认为这两个节点中的因子对于事件结果毫无影响，因此可以舍弃这些因子。
实际上，综合状态树的每个分枝都代表了一条预报规则，而这些规则构成了AIMP预报系统进行预报的基础。这种数据结构不仅能够准确地反映出因子的综合状态，也能够描述事件结果与各综合状态之间的联系。
在处理一型数据时，知识表达问题是一个核心问题。作者通过研究，探讨了如何在计算机上实现因子优选的方法，以及如何选择合适的数据结构以提高问题解决的效率，并节省空间和时间。
文章还讨论了如何使用综合状态树来实现因子优选。在综合状态树中，如果一个因子的所有叶子节点在某一分枝上的因子状态都相同，那么可以认为这个因子对事件的结果没有影响，因此可以将这部分树结构“剪去”。这个过程可以帮助减少不必要的计算，提高系统的预报效率。
综合状态树的构建和因子优选技术是实现AIMP系统的关键，这些技术和方法在大数据环境下具有重要的应用价值。通过人工智能和数据结构的结合，可以有效地对多因子事件进行建模和分析，进而提高预测的准确性和效率。
