云模型

2、构建正态云模型t定义模糊集： t根据实际问题的需求，利用前述特征因子定义归属类型模糊集，并建立相应的隶属云模型。对企业而言，可定义以下五个模糊集：1) A1：企业市场占有率相对较高；2) A2：企业价格波动较大；3) A3：企业具备强大的新产品开发能力；4) A4：企业具备强大的分销渠道与实体分配能力；5) A5：企业整体促销能力突出。 t确定了上述五个模糊集的隶属云，即确定了这些模糊集的三个数字特征值（Ex, En, He）。根据统计分析和计算结果，可以确认这些模糊集的隶属云的具体数字特征为：A1(5, 2/3, 1/2)、A2(9, 1, 1/2)、A3(9, 1, 1/2)、A4(9

正向云模型和逆向云模型是云理论中的重要概念，它们通过模拟自然界的云朵形态来抽象不确定信息。正向云模型将确定性信息转化为概率分布，反映数据的不确定性；逆向云模型则从不确定性信息推断出可能的确定性值或概率分布。这些模型结合了模糊集与随机集，为量化不确定性提供新的框架。每个云模型由典型值、熵和分布宽度三个参数定义，共同描述概念的模糊边界和概率分布。云变换包括正向和逆向两种关键操作，使得云模型能够有效处理确定到不确定再到确定的信息转换。

基于 Matlab 的云模型计算程序，挺适合那些又模糊又带点随机性的数据。它的核心是三个参数：期望值、熵和扩散度，听着有点抽象，其实就是用来数据大致分布的。整个程序逻辑清晰，从数据预到模型构建、特征提取都有，适合拿来直接跑一跑，也方便你改成自己的项目风格。 比如说你要传感器数据、用户行为预测之类的，数据不稳定又偏模糊，用传统的统计方法不太稳，这时候云模型就派上用场了。而且用 Matlab 搞这套东西，图形可视化也挺直观，调参也方便。代码结构也比较清晰，各模块分得细：参数估计、模型生成、可视化啥的都有。 嗯，压缩包里基本上该有的都有了，拿来当教学案例也不错。如果你以前没接触过云模型，建议先了解下

这是一个基于Matlab编写的简单云模型程序，涵盖了上升云和下降云的模拟。

室内点云模型：降采样后包含 14,539 个点 噪音：存在少量室外噪音点

MATLAB提供了用于计算蒸气云爆炸半径的VEC模型。

云模型是基于模糊集合理论和概率理论交叉渗透的特定算法，即云发生器，用于定性概念和定量表示之间的不确定转换。它揭示了随机性和模糊性的内在关联性。通过实例解释了云模型在实际应用中的意义和作用。

利用正态云模型中的正向和逆向云发生器，实现了对植物部分特征的提取。

介绍了水下开采地表移动数据观测方法和导水裂缝带发育高度井下探测方法，并对山东某矿区多个煤矿的导水裂缝带发育高度与岩移参数进行了统计分析。研究中分析了二者的拟合函数关系，并利用云模型处理了拟合数据。结果显示，通过云模型处理后的岩移参数拟合数据更为准确，能够用于指导和预测其他类似条件的煤矿水下开采。

沉船碍航性的云模型评价，听起来像海事安全里的高阶玩法？确实挺有料的。这个研究用Delphi 法加云模型，把那些模糊又主观的判断，全都搞成了可量化的数据模型。你要是做过多维评价模型，应该懂那种“权重怎么算都不太对”的痛点，它就帮你了。评价因子怎么选、怎么赋权？作者直接从历史事故入手，统计之后挑出关键因子，再用云变换和云跃升运算一路建模。用过的都说一句：模糊+随机的问题得还蛮漂亮的。实操部分也挺接地气，用福州那边的沉船数据跑了下模型，结果和历史还挺吻合。所以别看是 2014 年的研究，模型结构放到现在还不过时，尤其是你要用MATLAB做综合评价，用它的权重和概念云构建思路，真的是能省不少力。资源方