基于matlab实现的云模型计算隶属度,MATLAB实现的云模型计算隶属度
转载:http://www.cnblogs.com/MATLABlearning001/p/MATLABlearning.html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
期望:云滴在论域空间分布的期望,一般用符号Εx表示。
熵:不确定程度,由离散程度和模糊程度共同决定,一般用En表示。
超熵: 用来度量熵的不确定性,既熵的熵,一般用符号He表示。
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:
1.生成以En为期望,以He^2为方差的正态随机数En’。
2.生成与Ex为期望,以En‘^2为方差的正态随机数x。
3.计算隶属度也就是确定是 u=exp(-(x - Ex)^2 / 2*En‘^2),则(x, u)便是相对于论域U的一个云滴。这里选择常用的“钟型”函数u=exp(-(x - a)^2 / 2*b^2)为隶属度函数。
4. 重复生成123步骤直到生成足够的云滴
逆向云发生器
1.计算样本均值X和方差S^2
2.Ex = X
3.En = S^2
4. He = sqrt(S^2 - En^2)
云模型的MATLAB设计 ———评估下面四位选手的设计水平
选手ABCD
19.510.310.18.1
210.39.710.410.1
310.68.69.210.0
410.510.410.110.1
510.99.810.010.1
610.69.89.710.0
710.410.510.610.3
810.110.210.88.4
99.310.29.610.0
1010.510.010.79.9MATLAB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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