云模型
云模型计算公式
云模型计算公式
云模型是一种用于处理不确定性信息的数学模型，它基于随机变量的概念，并通过云函数和刻画函数来描述不确定性的分布情况。
在云模型中，计算公式包括以下几部分：
1. 云函数的计算：云函数是云模型的核心，用于描述随机变量的不确定性分布。
通常，云函数由两个参数表示，即基本云元和云元函数。
基本云元表示随机变量的取值区间，而云元函数则描述了在不同取值下的隶属度。
2. 刻画函数的计算：刻画函数用于描述云函数的形状和变化情况。
它可以通过一些统计指标来进行计算，比如均值、方差、偏度和峰度等。
刻画函数的计算可以帮助我们了解云函数的分布特征和形态。
3. 不确定性推理的计算：云模型可以进行不确定性推理，即根据已知信息推断未知信息的过程。
在推理过程中，需要根据已知的云函数和刻画函数进行计算，以得到推理结果。
总的来说，云模型的计算公式可以根据具体问题和应用场景的需求进行定制和调整，通常涉及云函数、刻画函数和不确定性推理等方面的计算。
云模型的具体实现方法
云模型的具体实现方法云模型（Cloud Model）是一种模糊理论的数学方法，用于处理不确定性和模糊性的问题。
它可以将模糊的概念转化为具体的数学模型，用于分析和决策。
云模型的具体实现方法主要包括以下几个步骤：1. 收集数据：首先，需要收集与问题相关的数据。
这些数据可以是定量的，也可以是定性的。
定量数据可以通过测量或统计得到，而定性数据则可以通过问卷调查或专家访谈等方式获得。
2. 确定隶属函数：在云模型中，隶属函数用于描述一个概念的模糊程度。
常见的隶属函数包括三角隶属函数、梯形隶属函数和高斯隶属函数等。
根据问题的特点和数据的分布情况，选择合适的隶属函数。
3. 制定初始云：根据收集到的数据和确定的隶属函数，可以制定初始的云模型。
初始云可以是一个随机生成的云，也可以是根据数据的分布情况进行估算得到的云。
4. 云的演化：通过云的演化过程，可以逐步改进和优化云模型。
云的演化过程可以通过云生成、云退化和云变换等操作来实现。
其中，云生成操作是指根据已有的云生成新的云，云退化操作是指根据已有的云退化为更低级别的云，而云变换操作则是指将一个云转化为另一个云。
5. 云的运算：云模型中的运算包括云间的运算和云内的运算。
云间的运算可以通过云的相交、相加和相减等操作来实现，用于描述不同概念之间的关系。
云内的运算可以通过云的中心、宽度和高度等指标来描述，用于表示概念的重要程度、模糊程度和可信度等。
6. 问题求解：最后，根据问题的具体需求，可以使用云模型进行问题求解。
问题求解可以通过云模型的聚类、分类、预测和优化等方法来实现。
其中，聚类方法可以将相似的数据点分为一类，分类方法可以将数据点划分到不同的类别，预测方法可以预测未来的趋势和结果，优化方法可以找到最优的解决方案。
云模型的具体实现方法主要包括数据收集、隶属函数确定、初始云制定、云的演化、云的运算和问题求解等步骤。
通过这些步骤，可以将模糊的概念转化为具体的数学模型，用于分析和决策。
云计算中的云计算模型分类
云计算中的云计算模型分类云计算是指通过网络提供计算资源和服务的一种模式。
根据不同的服务模式和部署方式，云计算可以分为四种基本的云计算模型：公有云、私有云、混合云和社区云。
1. 公有云（Public Cloud）：公有云是由云服务提供商提供并开放给公众使用的云计算服务。
这种模型下，云服务提供商经营和管理庞大的云平台，为用户提供多种计算资源和服务，如虚拟机、存储空间、数据库等。
用户可以根据需求随时购买、使用和释放计算资源，按照使用量和使用时长进行付费。
著名的公有云提供商包括亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云等。
2. 私有云（Private Cloud）：私有云是由企业或组织自己搭建和管理的云计算环境，资源和服务仅供内部使用。
在私有云模型下，企业可以根据自身需求配置和管理云计算平台，拥有更高的灵活性和控制权。
私有云多用于对数据安全性要求较高的行业，如金融、医疗等。
企业可以采用自有设备建设私有云，也可以通过外包方式将私有云托管给云服务提供商。
3. 混合云（Hybrid Cloud）：混合云是将公有云和私有云结合起来使用的一种云计算模型。
企业可以同时使用公有云和私有云，根据实际需求将不同的工作负载分配到不同的云环境中，以实现最佳的性能、安全性和成本效益。
混合云模型可根据业务需求进行灵活的扩展和缩减，同时也能够解决数据隐私和安全性等问题。
社区云是针对特定行业或共同需求的组织建立的云计算平台。
组织内的多个成员可以共享该云平台上的计算资源和服务。
社区云一般由行业联盟、政府机构等共同建设和管理，为成员提供统一标准的云服务。
社区云相对于公有云和私有云而言，更加专注于特定行业或领域的需求，能够更好地满足成员的共同需求和合规要求。
总结起来，云计算模型主要分为公有云、私有云、混合云和社区云。
企业和组织可以根据不同的业务需求和数据安全要求选择适合的云计算模型，以获得最佳的性能、灵活性和成本效益。
云模型
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cell path query parallel协同过滤算法零水印版权保护不确定性控制云模型种群适应度函数优化函数优化迭代最近点算法加权轮式机器人单片机正态云发生器特征选择入侵检测云相似性算法区间私有云虚拟化云自适应遗传BP算法神经网络马赛克算法概念格云模型亲疏系数云模型层次分析法炮兵营线性回归模型云模型代理体系结构调度算法云理论模糊模式识别模糊理论云计算鲁棒性云模型云分类器交叉验证EM算法重建算法蚁群遗传算法正态云模型点云模型位移细分曲面旅行商问题模型识别改进云模型变异收敛性二维正态云拟合云云模型云物元分析原理数据融合动态定价生鲜食品数字线划图云模型人工免疫模型云模型自学习进化算法个体能动性云模型改进蚁群算法云计算网格FY-2C云图关联规则云模型经济车速规划条件云模糊理论云模型物元理论Fréchet距离自适应C-measure算法路由问题多目标路由问题云模型压缩感知方向场阴影线影响范围网格计算任务调度数据包络分析主成分分析数据场搜寻区域变权理论云模型特征提取点云简化云模型电网企业云模型组合评价云模型定性规则类别相似性综合相似性遗传算法云模型LSF调度算法抢占阈值联机分析处理云模型可信评价构件疲劳人耳分割3D姿态归一化业主招投标数据融合云模型并行技术农田采集优先变量模糊神经网络模糊性随机性粗糙-云模型矿山变压器意图识别模糊控制法向估算上采样高度差K-邻近点信任模型集对分析风险评估多属性评价粒子群算法支持向量回归机内脏脂肪面积健康评价过程改进CMNI主观Bayes方法云模型故障诊断熵理论人工智能技术遗传算法测点选择故障字典刀轨修改刀轨生成评价模型熵权法云模型熵权法人力资源管理外包风险安全评价云模型Clifford-Fourier变换3D点云径向基函数神经网络故障诊断云模型信任向量云理论云重心评价法模糊信息设计方案云模型故障停电云综合p阶逆向云变换分形矩阵风险评估科技奖励评价评价非一致性云模型评价指标体系综合指数评价云模型综合评估大数据云计算云推理云模型权重云推理知识共享服务质量最大最小贴近度算术平均最小贴近度Bootstrap方法雷达辐射源信号信用卡信用评价云模型改善云模型RBF神经网络线性四叉树多分辨率模型软测量云模型云模型QNN云模型RT-LAB发动机运行云模型云理论风险评估云模型指数平滑法云模型评价体系认知无线网络参数优化数字水印K近邻丢包队长信任等级定量评估概念提升定性评价云重心评估移动最小二乘法点云模型独立成分分析云模型云模型变权理论云理论效能评估年龄分布评价不确定性点云模型分水岭轮廓算法损益云模型损益比云模型惯性权重正态云模型正向正态云发生器云模型风险评估体系框架云模型工程项目质量成本预测信任模型云模型粒粒编码方式数学模型航迹控制Ad 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Hoc网络云模型云模型可信路由概念扩展查询词权重综合评价云模型小波变换关联规则云模型等距对合谱分析主观信任模型风险评估多目标化记忆策略多样化搜索集中化搜索人件服务软件服务边缘对偶帧差法图割检测感知多边形网格实时绘制时间资源分配网络特征曲率光顺案例推理云模型可信性一体化校核与验证过程事故模式云模型云模型推理机制径向基神经网络核密度估计主观信任云模型云模型核主分量分析重构运行机制合作机制影响机制云模型云模型离群释义子空间云模型区间直觉模糊理论数字航空摄影质量元素特征选择不平衡文本云模型云安全架构区域生长图像分割信任云行为预测合作博弈云模型电力大客户运营环境信任卫星系统设计设计优化遗传算法云模型云理论泛概念树兴趣群组信任模型云计算图形处理器云模型矢量云故障诊断云模型蒙特卡洛仿真最优概率粒子群算法差分进化绩效结构云模型云模型组合预测RS特征抽取遗传算法风力机模糊推理点云模型体积计算预期现金流收益B-S公式煤与瓦斯预测云发生器本体知识服务质量评价云模型发展审计信息化审计评价模糊神经网络交通信号控制策略切片法矢量轨迹获取逆向工程多媒体信息检索时空相关性粒子群优化主成分分析植物形态重建特征匹配SFM算法EM算法证据理论贝叶斯概率推理网可视化意见综合山茶属植物数值分类人工髓核生物力学模拟计算点云切片用户评分可信度用户推荐可信度吸积盘太阳星云二维图像旋转轴网格模型体素模型指标体系评标模型。
云模型的原理
云模型的原理云模型是一种基于概率统计理论的方法，用于处理不确定性问题。
它的提出主要是为了解决模糊逻辑和概率统计在处理不确定性问题时存在的问题和局限性。
云模型可以有效地处理模糊问题，如模糊分类、模糊决策和模糊控制等。
云模型是由云形状的隶属函数构成的数学模型。
云模型的隶属函数分为三个部分：云体、云元和云中心。
云体是一个表示不确定性的隶属度区间，用来表示事物在某个属性上的不确定性程度。
云元是云体的中心，表示了一个事物在某个属性上的隶属度。
云中心是指定在某个属性上的确定性程度，表示了一个事物在该属性上的确定性程度。
云模型的生成过程主要包括三个步骤：成员函数的构造、云体的生成和云元的生成。
首先，根据具体问题的特点来选择成员函数，构造一个隶属度函数。
成员函数可以是高斯型、均匀型或三角形等形式。
然后，根据成员函数生成云体。
云体是基于成员函数定义的一个概率分布函数，用来描述一个事物在某个属性上的不确定性。
最后，通过对云体的描述，生成云元。
云元是一个随机变量，表示一个事物在某个属性上的隶属度。
云模型的数学表达式可以通过使用概率密度函数来描述，具体形式为：F(a) = (α, β, γ)其中，α、β、γ分别表示云体的左边界、核心和右边界。
云模型的主要特点包括概率性、模糊性和不确定性。
概率性体现在云体的生成过程中，通过概率统计理论来描述一个事物在某个属性上的不确定性。
模糊性体现在云元的生成过程中，通过成员函数和云体的描述来表示一个事物在某个属性上的模糊程度。
不确定性体现在云体和云元的描述中，表示一个事物在某个属性上的确定性程度。
云模型的应用主要集中在不确定性问题的建模与分析。
例如，在模糊分类中可以使用云模型来描述事物在不同属性上的模糊性，从而确定事物的类别。
在模糊控制中可以使用云模型来描述控制输入和输出的不确定性，从而优化控制策略。
在决策分析中可以使用云模型来描述决策变量的不确定性，从而制定合理的决策方案。
总结起来，云模型是一种基于概率统计理论的数学模型，用于处理不确定性问题。
云模型综合评价法
云模型综合评价法
云模型综合评价法是一种基于云模型的理论和方法，用于对一个评价系统进行综合评价。
这种方法结合了云模型的模糊性、随机性和统计性性质，通过云模型发生器等工具对评价数据进行处理和分析，最终得出评价结果。
云模型综合评价法的一般步骤包括：
1.明确评价目的和确定被评价对象，收集相关数据和信息，并对数据进行预处理和分析。
2.建立评价指标体系，选择适当的云模型参数和算法，如云模型的数字特征、云模型发生器等。
3.对各个评价指标进行云模型化处理，将定性评价转化为定量评价，并根据实际情况调整云模型的参数和算法。
4.根据综合评价的需要，选择适当的云模型运算方法，如加权平均法、层次分析法等，对各个评价指标进行综合运算。
5.根据运算结果，得出最终的评价结论。
在运用云模型综合评价法时，需要注意以下几点：
1.指标体系的建立要科学合理，要考虑到不同指标之间的相互关系和影响。
2.云模型参数的选择要恰当，要根据实际情况进行调整和优化。
3.综合评价方法的选择要符合评价目的和要求，要考虑到不同方法之间的优缺点和适用范围。
4.评价结果要进行合理的解释和应用，要与实际情况相结合，为决策提供科学依据。
总之，云模型综合评价法是一种基于云模型的综合评价方法，具有模糊性、随机性和统计性等性质，能够更加准确地反映实际情况和进行评价。
在具体应用中，需要根据实际情况选择合适的评价指标、云模型参数和运算方法，并进行合理的解释和应用。
系统评价方法之云模型评价方法
系统评价方法之云模型评价方法云模型评价方法是一种基于云模型理论的评价方法，能够将主观评价转化为数学模型，并进行量化评价。
云模型评价方法应用广泛，可以用于产品质量、服务态度、科研成果等方面的评价。
下面将详细介绍云模型评价方法的原理和应用。
云模型评价方法的基本原理是将主观评价转化为数学模型。
在进行评价之前，首先需要建立评价指标体系。
评价指标体系是评价过程中所使用的指标的有机组成，包括评价指标的定义、评价指标的权重、评价指标之间的关系等。
建立好评价指标体系后，可以根据实际情况，对各个指标进行量化。
云模型评价方法使用了云模型理论中的标准云和自适应云的概念，将评价指标的值映射到云模型中。
标准云是指根据评价指标的取值范围和分布规律，形成的一种标准样本。
自适应云是指根据实际评价指标的取值，自动生成的一种模糊样本。
通过比较自适应云和标准云的形状，可以得到评价的结果。
云模型评价方法的应用非常广泛。
首先，它可以用于产品质量的评价。
对于项产品，可以建立一套评价指标体系，包括产品的外观、功能、性能等方面的指标。
通过对这些指标进行量化评价，将评价结果转化为云模型，从而得到产品的质量等级。
其次，云模型评价方法也可以用于服务态度的评价。
对于项服务，可以建立一套评价指标体系，包括服务的热情程度、责任心、专业水平等方面的指标。
通过对这些指标进行量化评价，将评价结果转化为云模型，从而得到服务的质量等级。
此外，云模型评价方法还可以用于科研成果的评价。
对于项科研成果，可以建立一套评价指标体系，包括科研成果的重要性、创新性、实用性等方面的指标。
通过对这些指标进行量化评价，将评价结果转化为云模型，从而得到科研成果的质量等级。
综上所述，云模型评价方法是一种将主观评价转化为数学模型的评价方法，能够将评价结果量化，提高评价的客观性和准确性。
它可以应用于产品质量、服务态度、科研成果等方面的评价，具有广泛的应用前景。
云模型
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正态云模型包括完整云、左半云和右半云。完整云表示 具有完备特征的定性概念，而半云模型则主要表示具有单侧 特征的定性概念，例如完整云表示“距离”，右半云表示 “很小”左半云表示“很大”，如图。
[1]正态云及其左、右半升云和左、右半降云
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衍生云模型 衍生云模型是在正态云模型的基础上，增加某个或某些 参数，根据不同用途生成的不同形态的云模型。首先，尽管 正态云模型具有广泛的适用性，但是由于自然语言和现实空 间世界具有多样性，它并不能满足所有的情况。例如，许多 概念的云是不对称的，且其云中心不是一个单一的值。而是 包含论域中的部分元素。为此，有必要生成实现Γ 云、三角 形云、梯形云等多种衍生云模型。
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云设的U是基一个本用定精确义数值表示的定量论域，
T是U空间上的定性概念，若元素x(x∈X)对T的隶属度 CT(x)∈[0，1]是一有稳定倾向的随机数(式F1.1)，则概 念T从论域U到区间[0，1]的映射在数域空间的分布，称 为云(Cloud)。
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这个定义还可以推广到N维云。即若U是N维论域，X∈U， 则N维元素x=(x1，x2，…，xn) (x∈X)对T的隶属的确定度 CT(x)∈[0，1]也是一有稳定倾向的随机数(式F1.1)。由此， 如果在给定论域的数域空间中，x为(xl，x2，…，xn)，那 么一个云滴的严格表达，应为一个由自变量的论域空间坐标 及其对概念的确定度的数值对，即：
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云模型
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云模型
• 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，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在概率论和模 糊数学的基础上提出了云的概念，已成功应用到 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。
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云模型
云模型（Cloud model）是我国学者李德毅教授提出的定性和定量转换模型。
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短短的十多年，其已成功的应用到数据挖掘、决策分析、智能控制、图像处理等众多领域。
定义在随机数学和模糊数学的基础上,提出用"云模型"来统一刻画语言值中大量存在的随机性、模糊性以及两者之间的关联性,把云模型作为用语言值描述的某个定性概念与其数值表示之间的不确定性转换模型.以云模型表示自然语言中的基元——语言值,用云的数字特征——期望Ex,熵En和超熵He表示语言值的数学性质.“熵”这一概念最初是作为描述热力学的一个状态参量,以后又被引入统计物理学、信息论、复杂系统等,用以度量不确定的程度.在云模型中,熵代表一个定性概念的可度量粒度,熵越大粒度越大,可以用于粒度计算;同时,熵还表示在论域空间可以被定性概念接受的取值范围,即模糊度,是定性概念亦此亦彼性的度量.云模型中的超熵是不确定性状态变化的度量,即熵的熵.云模型既反映代表定性概念值的样本出现的随机性,又反映了隶属程度的不确定性,揭示了模糊性和随机性之间的关联.
相关系数期望Ex是云在论域空间分布的期望,是最能够代表定性概念的点,或者说是这个概念量化的最典型样本;熵En代表定性概念的可度量粒度,熵越大,通常概念越宏观,也是定性概念不确定性的度量,由概念的随机性和模糊性共同决定.一方面, En是定性概念随机性的度量,反映了能够代表这个定性概念的云滴的离散程度;另一方面,又是定性概念亦此亦彼性的度量,反映了在论域空间可被概念接受的云滴的取值范围;超熵He是熵的不确定性度量,即熵的熵,由熵的随机性和模糊性共同决定。
作者简介: 于少伟( 1981 ) , 男, 讲师, 硕士, 研究方向为智能控制技术、金融工程. Emai:lyushaowei0505@ 基于区间分析和云模型的实物期权定价研究
摘要: 针对实物期权定价中预期现金流收益的现值和投资成本采用精确值给出不太合理的实际情况, 深入分析了现有的基于模糊集理论和基于云模型的实物期权定价方法, 提出了基于区间分析和云模型的实物期权定价方法。
首先, 在基于云X 信息的逆向云算法的启发下, 结合区间分析理论, 提出一种新的逆向正态云构建算法; 然后, 用生成的云模型表示预期现金流收益的现值和投资成本, 结合期权定价理论和基于区间数的逆向云算法, 运用云运算, 给出了一种将专家评估区间数据转化成正态云模型的形式, 并提出了利用逆向正态云估计预期现金流收益波动率的实物期权定价方法; 最后, 通过实例模拟证明了该方法的有效性。
关键词: 区间分析; 正态云模型; 实物期权; 预期现金流收益; B-S公式
0 引言近年来, 实物期权广泛应用于项目投资决策分析, 弥补了传统财务分析方法(如资本预算的净现值方法)的不足, 其思想主要体现为: 当市场条件不确定时, 投资者可以选
择在最佳时机进行投资或者在合适的时刻调整投资规模, 这种选择权利即为实物期权, 它的价值恰恰是投资决策的机会成本。
为投资项目的实物期权合理地定价是正确进行投资决策的关键。
现实中期望现金流现值和投资成本很难用一个确定的数来表示, 很多学者尝试利用模糊数学理论将其表示为模糊数, Carlsson和Fuller研究了模糊数的一种可能均值和方差并运用到模糊实物期权研究中。
祝丹梅提出了将预期现金流收益现值的专家评估区间转化成正态模糊数并利用格贴近度构造权向量的一种新的实物期权定价方法, 验证了利用正态模糊数估计现金流收益现值的合理性。
YujiYo shida用模糊逻辑研究欧式期权定价问题。
模糊数学理论表达概念时不如云模型更符合人们对事物的认识, 而且基于云模型的实物期权定价方法能够表达收益波动率的随机性。
丁四波等引入正态云模型表示投资的期望现金流现值和投资成本, 得到一种新的实物期权的计算方法, 但其存在一些不足之处: ( 1) 在预期现金流收益现值云和预期成本云的生成过程中, 参数设置过于主观, 这样会造成结果偏差; ( 2) 在通过云减法运算生成实物期权评估云的数字特征En和He时, 只将原参数平方后运算,没有考虑原参数的系数; ( 3) 现实中期望现金流现值和投资成本很难用一个确定的数来表示, 往往采用区间数表示, 现有的逆向云算法尚不能处理区间数生成云模型。
为了解决上述问题, 本文首先提出一种基于区间数据的逆向云发生器算法, 然后基于该算法将专家评估区间数据转化成正态云模型, 利用逆向正态云估计预期现金流收益的波动率, 并结合B-S实物期权定价模型提出了实物期权定价方法, 最后进行了实例验证。
1 云模型
1.1 云的基本定义
设U = {x }是一个论域, T 是与U 相联系的语言值。
U 中的元素x 对于T 所表达的定性概念的隶属度是一个具有稳定倾向的随机数, 隶属度在论域上的分布称为隶属云, 简称为云。
(x)在[0,1]中取值, 云是从论域U 到区间[ 0, 1]的映射, 即
C
T
1.2 云的数字特征
云的数字特征用期望、熵和超熵3个数值来表征。
云的数字特征是描述云模型、产生虚拟云、实现云计算、完成云变换的数值基础, 也是利用云技术从含有不确定性的数据库或者数据仓库中发现知识的基础。
期望是在数域空间中最能够代表定性概念的点值, 反映了这个概念的云滴群的云重心。
熵被用来综合度量定性概念的模糊度和概率, 反映定性概念的不确定性。
通常,熵越大, 概念越宏观,模糊性和随机性也越大, 确定性量化越难。
超熵是熵的不确定性度量。
超熵的大小间接地表示了云的离散程度和厚度。