正态分布生成器—云滴的生成算法，参考《云模型》课件第95页。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
第3节正态云发生器—云滴的生成算法首先，正态云（U）定义为一个以精确数值描述的量化领域，而C代表U中的一种质性概念。如果一个定量值x能够作为质性概念C的一次随机体现，并且x符合x~N(Ex,En’2)的分布规律，其中En’服从N(En,He2)分布，同时x对C的确定性满足特定条件，那么x在量化领域U上的概率分布就被称为正态云。云发生器通过接收三个数值特征参数，能够生成符合预定条件的云滴，从而将一个质性的概念以不确定性的转换模型转化为量化的表达形式。举例来说，“十几公里”这一语言表达具有内在的不确定性，其对应的云模型可以清晰地呈现如下所示。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

正态云生成器——云滴生成算法详解（源自《云模型》课件第95页）

优质

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。

二维与多维正态云模型——《云模型》课件第95页

优质

本课件深入探讨了二维及多维空间中的正态云模型理论，基于《云模型》教材内容，详细解析了其在不确定性知识表示中的应用和优势。在空间数据库系统内，许多概念由多个紧密关联的因素构成。例如地理位置通过经度与纬度两个值来确定；色彩则由红、绿、蓝三个分量定义，这些因素对应的论域分别是二维及三维的。二维云模型是一种描述语言表达的概念与其相应的数值表示之间不确定性转换的方法。这种模型可以被描绘成一个三维图像，在图5中展示了“中心”这一词语所对应的具体二维云表面形态。从该图可见其形状类似于小丘或山包，山顶和底部较为平滑且变化缓慢，而中间部分则显得崎岖不平、变化剧烈。这表明了在不同位置处的分布密度是不同的，在中部区域更为分散，而在顶部与基部更加集中。二维云模型被视为一维云模型的一种自然延伸，并具备广泛的应用价值尤其是在空间数据分析和知识探索领域内。

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。

窗体内正态云生成算法

优质

窗体内正态云生成算法是一种创新的数据处理技术，用于在限定空间内高效模拟和生成正态分布数据云团，广泛应用于模式识别、智能计算等领域。正态云图是一种数据可视化方法，它以图形的方式表示数据分布情况，在处理不确定性和噪声方面尤其有用。在IT行业中，这种技术常用于数据分析、机器学习以及质量控制等领域。窗体内部的正态云生成算法则是将正态云图集成到Windows窗体应用（WinForm）中的实现方式，通过代码来绘制并展示数据的正态分布。正态云图的核心是正态分布，也称为高斯分布，是一个连续概率分布，以钟形曲线为特征。它描述了大量独立随机变量的平均结果，在正态云图中每个点代表一个数据样本。颜色或透明度的变化表示样本密度，使得密集区域更显眼，并帮助观察者快速识别数据的主要模式和异常值。在“窗体内部正态云生成算法”项目中，关键的知识点包括： 1. **WinForm编程**：这是微软.NET Framework提供的一种用于创建桌面应用程序的用户界面框架。开发者可以使用C#或Visual Basic等语言来编写WinForm应用，其中包括创建窗口、添加控件以及处理用户交互。 2. **数据可视化**：本项目着重于将数据以图形化的方式呈现，便于理解和分析。具体来说是通过绘制正态云图实现的。 3. **生成正态云图**：这涉及到统计学和图形学的知识。首先需要对输入的数据进行预处理，计算均值、标准差等统计量；然后根据这些信息利用正态分布函数来生成数据点，并将它们以云状形式展示出来，反映原始数据的特征。 4. **代码注释**：良好的代码注释是编程实践中不可或缺的部分。在这个项目中，应该提供详尽的注释帮助其他开发者理解算法的工作原理。 5. **图形绘制**：在WinForm应用中通常使用GDI+或WPF来创建和更新图表。这需要掌握如何定义颜色、线条及形状，并将它们添加到窗体上以动态显示数据变化情况。 6. **坐标轴设置**：正确地设定X轴和Y轴，确保比例准确以便于用户解读图形中的信息。 7. **事件处理**：可能还需要实现鼠标点击或滚动等交互功能让用户可以更方便地探索图表内容。总的来说，“窗体内部正态云生成算法”是一个结合了统计学、图形编程以及用户界面设计的项目。通过学习和实施此方法，开发者不仅能提升自身的技术能力，还能深入了解数据可视化的价值及其应用领域的重要性，在数据分析与科学中发挥关键作用。

Python中的正向云模型生成器

优质

Python中的正向云模型生成器是一款基于Python编程语言开发的工具，用于实现和研究模糊数学中正向云模型的生成与应用。此工具为研究人员及开发者提供了一个简便高效的平台来模拟人类思维过程中的不确定性和不精确性，并应用于数据处理、预测分析等领域。 Python正向正态云发生器是一种将定性描述转化为定量数据的工具，在不确定性人工智能领域中有其应用价值。它能够直接运行以生成所需的分析结果。

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

正逆向云生成器

优质

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。

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。

【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。