云模型 （概念词）

简介

该模型是由中国工程院院士李德毅于1995年提出云模型的概念，是处理定性概念与定量描述的不确定转换模型。自提出至今，已成功地应用到自然语言处理、数据挖掘、决策分析、智能控制、图像处理等领域。

概述

随着不确定性研究的深入，越来越多的科学家相信，不确定性是这个世界的魅力所在，只有不确定性本身才是确定的。在众多的不确定性中，随机性和模糊性是最基本的。针对概率论和模糊数学在处理不确定性方面的不足，1995年我国工程院院士李德毅教授在概率论和模糊数学的基础上提出了云的概念，并研究了模糊性和随机性及两者之间的关联性。自李德毅院士等人提出云模型至今，云模型已成功的应用到自然语言处理、数据挖掘、决策分析、智能控制、图像处理等众多领域。

基本概念

定义

设X是一个普通集合。

云发生器

云的生成算法既可以用软件的方式实现，又可以固化成硬件实现，称为云发生器(Cloud Generator)。云发生器分为正向云发生器和逆向云发生器。

正向云发生器

正向云发生器（Forward Cloud Generator）是从定性概念到其定量表示的映射，它根据云的数字特征（Ex，En，He）产生云滴，每个云滴都是该概念的一次具体实现。

一维正向正态云发生器的算法实现如下：

输入：表示定型概念A的三个数字特征值Ex，En，He以及云滴数N；

输出：N个云滴的定量值，以及每个云滴代表概念ŽA的确定度；

步骤：

（1）产生一个期望值为En，标准差为He的正态随机数；

（2）产生一个期望值为Ex，标准差为abs（En’）的正态随机数

一维逆向正态云发生器的算法实现如下：

输入：N个云滴的定量值及每个云滴代表概念的确定度

输出：这N个云滴表示的定性概念A的期望值Ex，熵En和超熵He ；

步骤：

（1）由

（2）由（1）可得期望

（3）同时由样本均值可得熵

（4）由（1）中的样本方差和（3）中的熵可得