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專業資料分享

隨著不確定性研究的深入，越來越多的科學家相信，不確定性是這個世界的魅力所在，只有不確定性本身才是確定的。在眾多的不確定性中， HYPERLINK "/view/606111.htm" \t "_blank" 隨機性和 HYPERLINK "/view/2045546.htm" \t "_blank" 模糊性是最基本的。針對 HYPERLINK "/view/45337.htm" \t "_blank" 概率論和 HYPERLINK "/view/24364.htm" \t "_blank" 模糊數學在處理不確定性方面的不足，1995年我國工程院院士 HYPERLINK "/view/1245508.htm" \t "_blank" 李德毅教授在概率論和模糊數學的基礎上提出了云的概念，并研究了模糊性和隨機性及兩者之間的關聯性。自李德毅院士等人提出云模型至今，云模型已成功的應用到 HYPERLINK "/view/18784.htm" \t "_blank" 自然語言處理、 HYPERLINK "/view/7893.htm" \t "_blank" 數據挖掘、 HYPERLINK "/view/221961.htm" \t "_blank" 決策分析、智能控制、 HYPERLINK "/view/14662.htm" \t "_blank" 圖像處理等眾多領域.

設 是一個普通集合。 , 稱為論域。關于論域 中的模糊集合 ，是指對于任意元素 都存在一個有穩定傾向的隨機數 ，叫做 對 的隸屬度。 如果論域中的元素是簡單有序的，則 可以看作是基礎變量，隸屬度在 上的分布叫做隸屬云；如果論域中的元素不是簡單有序的，而根據某個法則 ，可將 映射到另一個有序的論域 上， 中的一個且只有一個 和 對應，則 為基礎變量，隸屬度在 上的分布叫做隸屬云[1] 。

數字特征

云模型表示自然語言中的基元——語言值，用云的數字特征——期望Ex，熵En和超熵He表示語言值的數學性質[3] 。

期望 Ex：云滴在論域空間分布的期望，是最能夠代表定性概念的點，是這個概念量化的最典型樣本。

熵 En：“熵”這一概念最初是作為描述熱力學的一個狀態參量，此后又被引入統計物理學、信息論、復雜系統等，用以度量不確定的程度。在云模型中，熵代表定性概念的可度量粒度，熵越大，通常概念越宏觀，也是定性概念不確定性的度量，由概念的隨機性和模糊性共同決定。一方面, En是定性概念隨機性的度量，反映了能夠代表這個定性概念的云滴的離散程度；另一方面，又是定性概念亦此亦彼性的度量，反映了在論域空間可被概念接受的云滴的取值范圍。用同一個數字特征來反映隨機性和模糊性，也必然反映他們之間的關聯性。

超熵 He：熵的不確定性度量，即熵的熵，由熵的隨機性和模糊性共同決定。反映了每個數值隸屬這個語言值程度的凝聚性，即云滴的凝聚程度。超熵越大，云的離散程度越大，隸屬度的隨機性也隨之增大，云的厚度也越大。

1.繪制云圖

Ex=18

En=2

He=0.2

hold on

for i=1:1000

Enn=randn(1)*He+En;

x(i)=randn(1)*Enn+Ex;

y(i)=exp(-(x(i)-Ex)^2/(2*Enn^2));

plot(x(i),y(i),'*')

end

Ex=48.7

En=9.1

He=0.39

hold on

for i=1:1000

Enn=randn(1)*He+En;

x(i)=randn(1)*Enn+Ex;

y(i)=exp(-(x(i)-Ex)^2/(2*Enn^2));

plot(x(i),y(i),'*')

end

2.求期望、熵及超熵

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 0.7808988764 0.78318117978 0.9143258427];

m=8;

Ex=mean(X1)

En1=zeros(1,m);

for i=1:m

En1(1,i)=abs(X1(1,i)-Ex)/sqrt(-2*log(Y1(1,i)));

end

En=mean(En1);

He=0;

for i=1:m

He=He+(En1(1,i)-En)^2;

end

En=mean(En1)

He=sqrt(He/(m-1))

3.平頂山so2環境:

X1=[0.013 0.04 0.054 0.065 0.07 0.067 0.058

創作挑戰賽新人創作獎勵來咯，堅持創作打卡瓜分現金大獎

總結

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