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该项目代码为Matlab云模型发生器，包含基础云生成器、X条件云生成器和Y条件云生成器。目前已应用于数据挖掘等领域。

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简介：
该项目代码“matlab 云模型发生器”包含一个基础的云模型生成器，以及扩展的x条件云发生器和y条件云发生器。目前，该工具已被广泛应用于诸如数据挖掘等核心领域。rar文件包含了这些模型和相关代码。

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  • MATLAB云模型生成器——涵盖基础云生成器、X条件云生成器及Y条件云生成器，现应用于数据挖掘等领域
    优质
    本工具为一款基于MATLAB的云模型生成软件，包含基础云生成与X、Y条件下的复杂云模型构建功能，广泛用于数据挖掘等领域的数据分析和处理。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：matlab_云模型发生器 包括基本云发生器、x条件云发生器、y条件云发生器 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
  • 【项目代码】MATLAB 云模型生成器（含基本云生成器、X条件云生成器及Y条件云生成器），适用于数据挖掘等领域.rar
    优质
    本资源提供了一个MATLAB开发的云模型生成工具，包含基础云模型生成器和基于X,Y条件的衍生版本。此工具有利于科研人员在数据分析与数据挖掘等领域的应用研究。 【项目代码】MATLAB 云模型发生器 包含基本云发生器、X条件云发生器和Y条件云发生器，现已应用于数据挖掘等领域。RAR文件内。
  • MATLAB 云模型生成工具箱，涵盖基础云生成器、X条件云生成器及Y条件云生成器，现已应用于数据挖掘等领域。
    优质
    本工具箱提供全面的云模型生成功能，包括基础与条件云生成器，适用于数据挖掘等领域的研究和应用。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：matlab 云模型发生器 包括基本云发生器、x条件云发生器、y条件云发生器 现已用于数据挖掘等基础领域 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能正常运行可以联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
  • 云生成器，促进云的形成
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    云生成器是一款创新科技产品，旨在通过特定技术手段促进云层的发展与降水过程，为缓解干旱、改善局部气候条件提供解决方案。 在MATLAB中，正向云模型发生器包括基本云发生器、X条件云发生器和Y条件云发生器，已被应用于数据挖掘等领域。
  • Matlab正向云生成器代码
    优质
    这段代码用于实现基于MATLAB的正向云模型生成算法，旨在提供一个高效、灵活的工具来模拟和分析各种不确定性问题。 Matlab正向云发生器的直接可运行资源非常有用，请大家充分利用这些资源。
  • 正向云生成器的云图代码
    优质
    正向云生成器的云图代码是一款用于模拟和可视化大气中云层形成过程的软件工具。通过编写特定代码，用户可以生成不同条件下的云图，帮助研究天气模式及气候变化影响。 首先求出Ex, En, n的值，然后使用MATLAB软件并输入相应的代码即可。
  • 正态云生成器——云滴生成算法详解（源自《云模型》课件第95页）
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    本简介详细解析了正态云生成器及其核心云滴生成算法，内容基于《云模型》课程的深入讲解，旨在帮助读者掌握该算法的具体应用与实现方法。 第三节 正态云发生器—云滴的生成算法 一、正态云定义如下：假设U是一个用精确数值表示的定量论域，C是U上的定性概念。若一个具体值x代表了定性概念C的一次随机实现，则该值应满足 x~N(Ex,En’2)，其中 En ~ N(En,He^2) ，且x对C的确定度满足一定的条件。此时，我们称在论域U上分布为正态云。 通过输入三个数值特征（即期望、熵和超熵），云发生器可以生成符合特定定性概念随机实现要求的数据点或“云滴”。这使得我们可以将一个模糊的语言值转化为定量表示的形式。例如，“十几公里”这一不确定的表述，可以通过相应的模型转换为具体的正态分布图来量化其不确定性。
  • 正逆向云生成器
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    正逆向云生成器是一款创新的数据处理工具，支持用户从数据到模型（正向）及从需求到数据结构设计（逆向）的全流程开发，广泛应用于软件工程和大数据分析领域。 文件包含了正逆向云发生器的代码，并在每个生成器上添加了相应的注释。
  • Matlab中的云模型代码，云滴图及逆向生成器代码
    优质
    本资源提供基于Matlab环境下的云模型实现代码，包括云滴图绘制及逆向生成器程序，适用于数据分析与不确定性处理研究。 云模型的MATLAB代码包括了绘制云滴图以及逆向生成器的相关内容。
  • MATLAB中的云模型与云滴生成代码
    优质
    本文章介绍了在MATLAB环境下实现云模型及云滴生成的方法和步骤，提供了详细的代码示例以供参考。 为了处理定性概念中的随机性和模糊性问题，李德毅院士首次提出了云模型这一不确定性知识的定性定量转换数学模型。经过几年的发展和完善，目前该模型已被成功应用于智能控制、数据挖掘以及大系统评估等多个领域。 云模型是一种将语言值表示下的某个定性概念与其对应的定量表达之间不确定性的转换机制所构建出来的数学框架。它集成了模糊性和随机性这两个特性，并在此基础上建立了定性与定量之间的相互映射关系。 正态云模型是这一系列中最为基础的一种，由于其普适性强的特点，在大量社会和自然科学领域中的定性知识的期望曲线通常近似符合正态分布或半正态分布。在这样的背景下，一个特定的正态云可以通过三个数字特征来描述：期望值（Expected Value, Ex），熵（Entropy, En）以及超熵（Hyper Entropy, He）。其中： - 期望值Ex代表定性语言概念论域中的中心数值，最能体现该定性概念的核心含义； - 熵En则衡量了某个定性概念模糊度的大小，它反映了这个特定的概念所涵盖的数值范围，并且体现了这种亦此亦彼性质的程度； - 超熵He是对熵值分布情况的一种描述方式，它可以反映云滴之间的离散程度。