Advertisement

云模型的MATLAB算法。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
云模型的三个数字特征，具体而言是期望值Ex、熵值En以及超熵值He，均以精确的数值形式来体现这些量化的概念。该算法体系包含云发生算法和其对应的逆向云发生算法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB中的云模型算法
    优质
    本文章介绍了在MATLAB环境下实现的一种新颖的数据处理技术——云模型算法。该算法结合了概率论和模糊数学的优势，能够有效地处理不确定性问题，并提供了丰富的实例来展示其应用价值和灵活性。 云模型的三个数字特征分别是期望Ex、熵En 和超熵He，它们以精确数值的形式表征定量概念。该模型包括云发生算法和逆向云发生算法。
     
  • 蝙蝠算法在云模型中的应用
    优质
    简介：本文探讨了蝙蝠算法在云模型优化问题上的应用，通过模拟蝙蝠群的搜索行为来改进数据处理与建模精度，旨在提升复杂系统分析能力。 蝙蝠算法（BA）是一种新颖的随机全局优化方法。云模型则是在定性概念与定量表示之间转换的有效工具。本段落提出了一种新的云模型蝙蝠算法（CBA），该算法基于蝙蝠回声定位机制及云模型在不确定性知识表述方面的优点。 文中重点讨论了根据蝙蝠生存和捕食的特征重新构建回声定位模型，并利用云模型的转化理论来描述定性概念“接近猎物”。此外，还引入了征费飞行模式以及群体间的通信机制以优化探索与开发之间的平衡。实验结果显示，所提出的云模型蝙蝠算法在功能优化方面表现出色。
     
  • Normal Cloud Model MATLAB Program.zip_云模型_云模型相似性_正态云 MATLAB_正态云模型
    优质
    本资源提供基于MATLAB实现的正常云模型程序包，涵盖生成、运算及分析正态云模型和计算云模型相似度等功能。适用于研究与应用云模型理论者。 在MATLAB中计算两个正态云模型之间的相似度的源代码可以进行数值调整以适应不同需求。这段描述不包含任何联系信息或网站链接。
     
  • MATLAB中的云模型实现
    优质
    本文介绍了在MATLAB环境下进行云模型算法的具体实现方法和技术细节，探讨了如何利用该平台有效处理不确定性问题。 云模型的MATLAB实现可以通过使用不同颜色的线条来作图。
     
  • Matlab中的云模型代码
    优质
    本简介提供了一段用于在MATLAB环境下实现云模型算法的程序代码。该代码适用于科研及工程应用中不确定性数据处理的需求。 云模型的MATLAB代码包括生成云滴图和逆向云发生器的功能。这段描述介绍了如何使用MATLAB编写与云模型相关的程序，涉及到了绘制云滴分布图以及实现逆向过程以创建特定形态的“云”。
     
  • MATLAB中的云模型代码
    优质
    本代码包提供了在MATLAB环境中实现云模型算法的工具和示例。适用于处理不确定性数据及进行知识表达的研究与应用开发。 云模型是一种结合模糊数学与统计学的非确定性关系描述方法。它将模糊性和随机性结合起来，在定性描述和定量描述之间建立映射关系，并作为自然语言和数据语言转换的基础。 在数字特征方面，云模型使用期望值（Ex）、熵（En）以及超熵（He）。其中，期望值代表所有云滴所在数域的重心位置，是能够最好地体现某个定性概念的数量坐标。而熵则表示该定性概念具有亦此亦彼性的变量，它不仅反映了可以接受的语言数值范围及其模糊度，还体现了这些数据在数域中作为语言值的概率分布情况。 至于超熵，则衡量了每个具体数值代表特定语言值的确切程度以及云滴的整体凝聚状态。
     
  • MATLAB中的云模型实现
    优质
    本文章介绍了在MATLAB环境下进行云模型算法的设计与实现方法，探讨了如何利用该软件工具来处理不确定性问题，并提供了具体的应用实例。 云模型的MATLAB实现欢迎下载，输入EXENHE即可。
     
  • MATLAB版AEB算法模型
    优质
    本简介介绍了一种基于MATLAB开发的自动紧急制动(AEB)算法模型。此模型通过仿真测试优化车辆安全性能，旨在减少交通事故的发生。 主动紧急制动（AEB）是现代汽车高级驾驶辅助系统（ADAS）中的一个重要组成部分，旨在预防或减轻车辆碰撞。在MATLAB环境中实现的AEB算法模型提供了对行车安全的模拟分析和功能验证。作为强大的数学计算和仿真工具，MATLAB对于开发和测试复杂的控制系统如AEB具有显著优势。 AEB算法主要分为预测、决策和控制三个部分。预测模块利用传感器数据（例如雷达、摄像头等）来检测前方障碍物，并估计其速度与距离。FCW（Forward Collision Warning）是AEB的预警系统，当判断到可能发生碰撞时会提前警告驾驶员。如果驾驶员未能及时响应，AEB系统将介入，进入决策阶段。 决策模块根据车辆状态、道路条件和障碍物信息确定是否启动制动及制动力度。这通常涉及评估碰撞风险并考虑舒适性因素。一旦决定实施制动，控制模块则负责生成合适的制动力指令，并传递给车辆的刹车系统以实现自动制动。 在MATLAB环境下，可以使用Simulink构建AEB系统的模型，该模型包含信号处理、状态机和逻辑判断等子模块。通过仿真观察不同工况下的系统行为有助于评估AEB系统的性能。此外，Simulink的实时工作台（Real-Time Workshop）还可以生成嵌入式代码，并直接部署到目标硬件上进行实地测试。 ADAS通常还包括盲点监测、车道保持以及自适应巡航控制等功能，共同提升驾驶安全。MATLAB提供了一整套工具链支持多传感器融合、算法开发、系统集成及硬件在环测试，为ADAS系统的研发提供了全面的解决方案。 AEB模型demo.zip很可能包含了示例代码或模型文件，包括预处理模块（如雷达或摄像头数据）、障碍物检测与跟踪模块、FCW模块、决策模块和控制模块。用户可以参考这些示例以理解AEB算法实现原理，并根据实际需求进行定制优化。 在MATLAB中实现的AEB算法有助于研究人员及工程师快速开发并验证安全驾驶系统，通过精确建模车辆动态和环境来提高驾驶的安全性和舒适性。提供的AEB模型demo.zip资源则为初学者提供了一个宝贵的起点，帮助他们迅速入门并深入理解AEB系统的工作机制。
     
  • 基于MATLAB的二维云模型
    优质
    本研究利用MATLAB平台开发了二维云模型，旨在提供一种直观展示不确定信息的方法，适用于数据分析与决策支持。 使用MATLAB实现二维云模型，并绘制云标尺示意图。所需参数包括EX, Ey, Enx, Eny, Hex 和 Hey。直接在MATLAB软件中加载并运行代码即可。
     
  • 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。