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”云”或者’云滴‘是云模型的基本单元,所谓云是指在其论域上的一个分布,可以用联合概率的形式(x, u)来表示 云模型用三个数据来表示其特征 云有两种发生器:正向云发生器和逆向云发生器,分别用来生成足够的云滴和计算云数字特征(Ex, En,He)。 正向云发生器: 逆向云发生器 云模型的MATLAB设计 ———评估下面四位选手的设计水平
MATLAB程序如下: cloud_main.m % 以下是主函数cloud_main.m clc; clear all; close all; % 每幅图生成N个云滴 N = 1500; % 射击成绩的原始数据 Y = [ 9.5 10.3 10.1 8.1; 10.3 9.7 10.4 10.1; 10.6 8.6 9.2 10.0; 10.5 10.4 10.1 10.1; 10.9 9.8 10.0 10.1; 10.6 9.8 10.0 10.1; 10.4 10.5 10.6 10.3; 10.1 10.2 10.8 8.4; 9.3 10.2 9.6 10.0; 10.5 10.0 10.7 9.9; ]; for i = 1: size(Y,2) subplot(size(Y,2)/2, 2, i) % 调用函数 [x, y, Ex, En, He] = cloud_transform(Y(:,i), N); plot(x, y, 'r.'); xlabel('射击成绩分布/环'); ylabel('确定度'); title('人射击云模型还原图谱'); % 控制坐标轴的范围 % 统一坐标轴上才会在云模型形态上才具有可比性 axis([8, 12, 0, 1]); end
cloud_transform.m
function [x, y, Ex, En, He] = cloud_transform(y_spor, n); % x 表示云滴, y 表示隶属度(这里是钟型隶属度), 意义是度量倾向的稳定程度; % Ex 云模型的数字特征,表示期望;En 云模型的数字特征,表示滴(表示混乱程度的物理量,实在是打不出来了,就用这个代替了,下同); % He 云模型的数字特征,表示超滴 Ex = mean(y_spor); En = mean(abs(y_spor - Ex)).*sqrt(pi./2); He = sqrt(var(y_spor) - En.^2); % 通过统计数据样本计算云模型的数字特征 for q = 1:n Enn = randn(1).*He + En; x(q) = randn.*Enn + Ex; y(q) = exp(-(x(q) - Ex).^2./(2.*Enn.^2)); end x; y;
结果如下图:
可以看出C选手的云滴凝聚抱合程度更高,所以可以认为C选手在本次比赛表现更为出色
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2023-10-27
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