云模型简介及个人理解matlab程序

随着不确定性研究的深入，越来越多的科学家认为不确定性是世界的魅力，只有不确定性本身才是确定的。在众多的不确定性中，随机性和模糊性是最基本的。针对概率论和模糊数学在处理不确定性方面的不足，中国工程院院士李德意教授于1995年在概率论和模糊数学的基础上提出了云的概念，并研究了模糊性和随机性及其相关性。自李德意院士等人提出云模型以来，云模型已成功应用于自然语言处理、数据挖掘、决策分析、智能控制、图像处理等诸多领域。假设这是一个普通的集合。叫做宇宙的话语。论域中的模糊集是指任何元素都具有稳定趋势的随机数，称为一对的隶属度。如果宇宙中的元素简单而有序，它们可以被视为基本变量，隶属度的分布称为隶属云。如果宇宙中的元素不是简单有序的，按照一定的规则，它们可以被映射到另一个有序的宇宙中，其中只有一个对应，那么它们就是基本变量，隶属度的分布就叫做隶属云1。数字功能云模型表示自然语言中的原语语言值，云的数字特征用于表示语言值的数学属性，如Ex、en和He。期望例：对宇宙空间中云滴分布的期望是最能代表定性概念的点，也是量化该概念的最典型的样本。熵：熵的概念首先被用作描述热力学的状态参数，然后被引入统计物理、信息论、复杂系统等。测量不确定度。在云模型中，熵代表定性概念的可测量粒度。熵越大，概念就越大。它也是对定性概念不确定性的一种度量，由概念的随机性和模糊性共同决定。一方面，En是定性概念随机性的量度，反映了能代表这一定性概念的云滴的分散程度；另一方面，它也是一个定性概念的量度，它反映了宇宙空间中的概念可以接受的云滴值的范围。使用相同的数字特征来反映随机性和模糊性也必然反映它们的相关性。超熵何：熵的不确定性度量，即熵的熵，是由熵的随机性和模糊性决定的。它反映了每个数值在多大程度上属于这个语言值的内聚性，即云滴的内聚性。超熵越大，云的弥散度越大，隶属度的随机性越大，云的厚度越大。1.绘制云图像Ex=18En=2他=0.2继续i=1:1000enn=randn(1)* He En；x(I)=randn(1)* Enn Ex；y(i)=exp(-(x(i)-ex)2/(2*enn2)；图(x(i)，y(i)，*)目标Ex=48.7En=9.1他=0.39继续i=1:1000enn=randn(1)* He En；x(I)=randn(1)* Enn Ex；y(i)=exp(-(x(i)-ex)2/(2*enn2)；图(x(i)，y(i)，*)目标2.寻求期望、熵和超熵X1=51.93 52.51 54.70 43.14 43.85 44.48 44.61 52.08；Y1=0.91169241573 0.921875 0.96032303371 0.75737359551 0.76983848315 0.78088764 0.7831817978 0.9143258427】；m=8；Ex=平均值(X1)En1=零(1，m)；i=1:m米En1(1，i)=abs(X1(1，i)-Ex)/sqrt(-2*log(Y1(1，I)；目标En=平均值(En1)；他=0；i=1:m米他=他(en1(1,i)-en)2；目标En=平均值(En1)何=sqrt(何/(m-1)3.平顶山so2环境：X1=0.013 0.04 0.054 0.065 0.07 0.067 0.058 0.055 0.045；Y1=0.175675676 0.540540541 0.72972973 0.878378378 0.945945946 0.905405405 0.78378784 0.743243 0.608108108】；m=9；Ex=平均值(X1)En1=零(1，m)；i=1:m米En1(1，i)=abs(X1(1，i)-Ex)/sqrt(-2*log(Y1(1，I)；目标En=平均值(En1)；他=0；i=1:m米他=他(en1(1,i)-en)2；目标En=平均值(En1)何=sqrt(何/(m-1)1.绘制云图Ex=18En=2他=0.2继续i=1:1000enn=randn(1)* He En；x(I)=randn(1)* Enn Ex；y(i)=exp(-(x(i)-ex)2/(2*enn2)；图(x(i)，y(i)，*)目标Ex=48.7En=9.1他=0.39继续i=1:1000enn=randn(1)* He En；x(I)=randn(1)* Enn Ex；y(i)=exp(-(x(i)-ex)2/(2*enn2)；图(x(i)，y(i)，*)目标2.隶属度大于0的云滴。9999需要从反向云生成器中移除，而剩余的云滴下一滴云。代码如下：x=51.93、52.51、54.7、56.96、43.14、43.85、44.48、44.61、52.08；y=0.91169241573，0.921875，0.96032303371，1，0.75737359551，0.76983848315，0.780898764，0.7831817978，0.9143258427；X1=x。Y1=y。I=1；n=9；标志=0；m=0；而i=(n-flag)如果Y1(1，i)0.9999Y1(:I)=；X1(:I)=；标志=标志1；其他I=I 1；m=m1；目标目标mX1Y1输出：m=8X1=51.93 52.51 54.70 43.14 43.85 44.48 44.61 52.08；%除以56.96得到Y1，云模型在水资源供需预测中的应用。Y1=0.91169241573 0.921875 0.96032303371 0.75737359551 0.76983848315 0.78088764 0.7831817978 0.9143258427】；%确定性或成员资格寻求期望、熵和超熵X1=51.93 52.51 54.70 43.14 43.85 44.48 44.61 52.08；%除以56.96得到Y1，云模型在水资源供需预测中的应用。Y1=0.91169241573 0.921875 0.96032303371 0.75737359551 0.76983848315 0.78088764 0.7831817978 0.9143258427】；%确定性或成员资格m=8；Ex=平