云模型通过云滴生成Matlab代码。

简介：
为了应对定性概念中普遍存在的随机性和模糊性，李德毅院士率先提出了利用云模型作为不确定性知识进行定性与定量转换的数学框架。经过持续的完善和拓展，该云模型已在智能控制、数据挖掘以及大型系统评估等多个领域取得了显著的成功应用。云模型本质上是一种基于语言值的表示，它精确地捕捉了某个定性概念与其对应的定量表示之间的不确定性关系。该模型巧妙地将模糊性和随机性这两个要素完全融合，从而构建起定性和定量之间相互关联的映射关系。其中，正态云模型作为一种基础形式，凭借其广泛的普适性，能够很好地描述大量社会科学和自然科学领域中定性知识所对应的云的期望曲线，通常呈现出近似正态或半正态分布的特征。通过对正态云的数字特征进行分析，可以有效地反映出定性概念及其相关的定量属性。具体而言，该云模型利用期望值 (Ex)、熵值 (En) 和超熵值 (He) 这三个数值来全面表征定性概念，其中期望值 Ex 代表了该定性语言概念论域的核心中心值，能够最准确地体现该概念所代表的具体数值；熵值 En 则量化了定性概念中的模糊度，指示了在论域内可被该概念接受的数值范围，从而展现了该概念“亦此亦彼”的双向特性；而超熵值 He 则进一步反映了云滴的离散程度。本资源包含用于云模型计算的 MATLAB 代码。