一种新的逆向云算法

云模型是一种可以有效地实现语言值表示的定性概念与其定量表示之间不确定性转换的模型。文章对正态云作了较深入地概率统计分析,指出了现有逆向云算法的不足,并提出了一种新的精确度更高的逆向云算法,最后通过模拟实验比较了新算法与原逆向云算法。     

基于云模型的仿真可信度评估方法

针对云模型在非正态分布条件下不适用的问题,提出了基于均匀分布的一维逆向云算法,并将其应用于仿真系统的可信度评估体系。首先,阐述了仿真可信度的重要性,并以实际工程为背景建立了某型装备抗干扰能力评估结果可信度评估指标;其次,运用基于云模型的仿真可信度评估方法对系统进行评估,并对该评估方法进行改进;最后,为了完善该评估方法,推导出基于均匀分布的一维逆向云算法,并且设计实验验证了该算法的有效性。仿真实验结果表明,该逆向云算法在较大数据时平均绝对误差小于5%,具有较高实用性,为云模型理论的完善提供一种思路。此外仿真可信度评估结果表明,该评估方法精度高,包含数据的分散度和凝聚度信息,可以进行更全面评估和错误数据预测。     

正态云模型的统计分析

分析了正态云模型中云滴和其确定度的概率分布，定义了正态云模型的期望曲线，最后分析了正态云模型随参数变化其形态变化的趋势和规律．上述统计分析有一定的理论和应用价值，将有助于正态云模型在更广和更深的层面上发展完善．     

基于多维正态云模型的控制器研究

在分析一维正态云模型及规则推理的基础上,研究了N维正态云模型及规则推理,及其N维正态云模型规则推理结构,并研究给出了基于N维正态云模型的控制器的设计方法和步骤。通过三维正态云模型控制器的设计表明所给出的N维正态云模型控制器的设计方法是可行的。     

基于一维正态云模型的半脆弱文本水印

根据云模型和人眼视觉系统的特点,给出了一种利用一维正态云模型和文本字体颜色变化的半脆弱性水印方案.通过正向云发生器生成云滴,所有云滴组合产生水印信息,修改文字的颜色值嵌入水印.在提取水印信息时,通过提取字体颜色特征,重构云图来验证.实验结果表明,本算法是一种半脆弱的文本水印.     

基于正态云模型的基本概率指派生成方法及应用

基本概率指派（Basic probability assignment, BPA）生成 是应用D S证据理论的关键环节和第一步,而如何生成BPA仍然是一个有待解决的问题。本文 提出一种基于云模型的BPA生成方法,首先,采用逆向云发生器生成每类样本在某属性下的 正态云模型。其次,利用前件云发生器得到待测样本在该属性下对每类样本的确定度期望。 再次,给出一种正态云模型交叠度计算方法,用确定度最大类的正态云模型与其他种类的最 大交叠度作为对全集的信任度。最后,对确定度进行归一化得到待测样本的BPA。实验结果 验证了该方法的有效性,此外,在样本数据较少情况下也能有效生成BPA。     

基于云模型蜂群算法的无人机航迹规划

针对无人机(UAV)在复杂战场环境下的生存问题,提出了一种基于云模型的人工蜂群算法的航迹规划。在算法中引入一维正态云模型,利用云模型随机性和稳定性的特点来提高传统人工蜂群算法(ABC)的鲁棒性并避免陷入局部最优,同时引入一个新的概率选择策略来保证种群的多样性。采用改进算法来处理UAV的航迹规划问题时,首先将航迹规划问题通过建模转换成一个多维函数优化问题,然后结合云模型和ABC算法的优势,最后用UAV航迹规划任务对新算法进行测试。仿真实验验证了改进算法在解决UAV航迹规划上的可行性和优越性。     

基于权重的云推理算法

虽然正态云模型具有普适性,但它在描述论域内单调上升或下降的概念时存在一些局限性,同时由于现有的云推理算法存在多条件下人为主观因素影响大、运算量大等问题,为此提出一种新的指数云模型来描述单调概念,并基于此提出一种基于权重的云推理算法。该算法将多条件发生器拆分为多个一维发生器,先通过层次分析法确定各个条件的属性权重,再采取加权平均法将单条件单规则发生器输出的结果精确化为一个具体的输出值。将基于权重的云推理算法用于鱼雷规避仿真系统中,并与模糊推理结果进行比较,验证了该算法的有效性和实用性。     

一种基于不确定方法的虚拟人眨眼控制模型*

针对采用确定性方法合成的虚拟人眨眼效果单一、重复、不能刻画眨眼表达深层信息的不确定性,提出一种基于正态云模型的虚拟人眨眼非确定性控制方法.设计了眨眼间隔云、眼皮旋转速度云、睁眼最大角度云和闭眼保持时间云.分别运用正向云生成算法产生眨眼间隔、眼皮旋转速度、睁眼最大角度和闭眼保持时间,且四个参数符合各自云模型的模糊性和随机...     

基于权重的云推理算法

虽然正态云模型具有普适性,但它在描述论域内单调上升或下降的概念时存在一些局限性,同时由于现有的云推理算法存在多条件下人为主观因素影响大、运算量大等问题,为此提出一种新的指数云模型来描述单调概念,并基于此提出一种基于权重的云推理算法。该算法将多条件发生器拆分为多个一维发生器,先通过层次分析法确定各个条件的属性权重,再采取加权平均法将单条件单规则发生器输出的结果精确化为一个具体的输出值。将基于权重的云推理算法用于鱼雷规避仿真系统中,并与模糊推理结果进行比较,验证了该算法的有效性和实用性。     

无确定度逆向云模型新算法

针对现有结果未揭示决定云模型雾化特性的本质因素以及无确定度逆向云模型算法误差较大这两个问题进行研究。通过对正向云模型的数学分析, 指出云滴定量数据的标准差决定云模型雾化特性, 提出用熵和超熵的比值度量云滴离散程度, 称为雾化因子。分析和实验表明, 云分布对应雾化因子取值在3~18之间, 当其大于18时, 云分布退化为正态分布, 无确定度逆向云模型算法不再适用。在此基础上, 利用云分布四阶原点矩来估计云模型的数字特征, 提出一种新的无确定度逆向云模型算法, 不同雾化因子和云滴数量的对比实验结果表明, 所提算法在对云模型数字特征估计的准确性与稳定性方面优于现有算法。     

基于云模型的图像区域分割方法

基于区域的图像分割方法由于其高效、稳健的特点成为自动或半自动图像分割方法的研究热点之一。针对区域分割方法中存在的不确定性问题,提出了一种基于云模型的区域分割方法。首先以云变换为基础确定了区域生长过程中的生长准则,然后以逆向云算法实现分割区域由定量的像素集合到定性的云概念的转换过程,最后以云综合算法为基础将相邻区域进行合并,实现了基于区域的不确定性图像分割。两组图像分割实验表明该方法可以准确地分割出目标,并优于传统的图像分割算法。     

逆向云在定性评价中的应用

现有的定性评价存在主观性和随意性大的缺点，缺乏客观性和精确性,云模型是一种定性与定量之间相互转换的有效工具，逆向云可以实现定量数值与定性概念的自然转换，从而得出一个用精确数值表示的定性概念．该文分析并给出了逆向云发生器的具体算法，并对还原的各特征值进行了误差分析．最后将该算法应用到射击评判上，评价结果不仅有射击准确度的评价，而且有运动员心理素质的分析，比仅仅用环数来评价一个运动员更准确、更具体．     

云发生器的软件实现*

用MATLAB实现了云发生器,包括正向云发生器和逆向云发生器。正向云发生器的核心技术是用中心极限定理生成正态随机数。对随机数产生的原理进行了阐述,通过用云表示定性概念“青年”对实验结果进行了分析。     

基于云模型和风险评估的信任模型研究

针对基于云模型的信任模型缺乏对反馈信息的可信度量以及风险评估等问题,提出一种新的信任模型。综合反馈实体的评价次数、评价行为一致性等因素对反馈者提交的评价信息进行可信度量,基于加权逆向云生成算法构造被评估实体的实体信任云,根据被评估实体的活跃度和实体信任云的数字特征参数进行交互风险的评估。仿真结果表明,该模型能较好地反映实体的行为特点,提高实体间的交互成功率。     

基于云模型的定性评价及在学评教中的应用

学评教定性评价是高校教学质量管理的重要环节,对高校的快速发展具有积极意义和重要作用。提出基于云模型的学评教综合评价模型,利用逆向云发生器实现评价指标评语的定性定量转换,运用虚拟云的算法获得最终的评价云模型,通过分析数字特征和云滴分布得到评价的结果。实例验证表明,评价结果直观可靠,具有一定的实践意义和指导作用。