系统评价方法之云模型评价方法详解演示文稿
基于云模型的系统综合效能评估方法
基于云模型的系统综合效能评估方法周红波;李照顺;谢佑波【摘要】针对系统效能评估中定性描述难以准确评估的问题,在分析已有基于云模型评估方法不足的基础上,提出了一种新的基于云模型的系统综合效能评估方法.首先将各指标值和评价集的各评语用云模型表示,然后利用各指标值云模型与评价集各云模型相似度的加权和来对系统综合效能进行评估.实例分析表明,该方法能够有效地对系统进行综合效能评估.%To solve the problem that qualitative descriptions can't be evaluated correctly in effectiveness evaluation of systems,a new comprehensive effectiveness evaluation method of weapon systems based on cloud model is proposed,basing on analyzing deficiencies of existed effectiveness evaluation methods based on cloud model. Firstly,all indexes and remarks are expressed by cloud model,and the comprehensive effectiveness of systems is evaluated using weighted sum of similarity degree between cloud model of indexes value and remarks. Analyzing of instances proves that the new method can evaluate effectiveness of systems effectively.【期刊名称】《火力与指挥控制》【年(卷),期】2017(042)008【总页数】4页(P61-63,67)【关键词】系统;效能评估;云模型;相似度【作者】周红波;李照顺;谢佑波【作者单位】海军指挥学院,南京 211800;海军指挥学院,南京 211800;海军指挥学院,南京 211800【正文语种】中文【中图分类】TP95系统效能评估中，效能指标较多，而且一些指标只能进行定性描述，使得系统的综合效能评估难以准确地描述［1］。
系统评价方法之云模型评价方法课件
云模型系统评价方法
小组成员：
汇总编排校对：郭晶 、 张玉祥
系统评价方法之云模型评价方法
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内容概况
• 云模型的提出 • 云模型的概念 • 云模型的算法 • 云模型的案例分析 • 作业题 • 特别鸣谢
系统评价方法之云模型评价方法
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云模型的产生背景
一、不确定性 • 广义的不确定性：包含了模糊性、随机性、不完全性、不一致性
系统评价方法之云模型评价方法
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熵
• 此外，熵还揭示了模糊性和随机性的关联性。熵还可以用来代表 一个定性概念的粒度。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。
系统评价方法之云模型评价方法
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云的性质
3、对于任意一个x∈U,x到[0，1]上的映射是一对多的变换，x对C的确定度是 一个概率分布，而不是一个固定的数值。
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云的性质
• 第三，云的数学期望曲线(Mathematical Expected Curve， MEC)从模糊集理 论的观点来看是其隶属曲线。
• 第四，云的“厚度”是不均匀的。腰部最分散，“厚度”最大，而顶部和底部汇 聚性好，“厚度”小。云的厚度反映了隶属度的随机性的大小。靠近概念中心 或远离概念中心处，隶属度的随机性较小，而离概念中心不近不远的位置隶 属度的随机性大，这与人的主观感受相一致。
• 基础-----随机数学和模糊数学 • 作用-----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。 • 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。
系统评价方法之云模型评价方法
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云模型的概念
系统评价_图文
系统评价_图文系统评价。
系统评价是指对某一系统进行全面、客观、科学的评价和分析，以便更好地了解系统的性能、优缺点和改进方向。
在各个领域中，系统评价都扮演着重要的角色，如教育系统评价、医疗系统评价、企业管理系统评价等。
本文将从系统评价的概念、方法和意义等方面展开讨论。
一、系统评价的概念。
系统评价是指对一个系统的各个方面进行全面、系统的评价和分析。
系统评价不仅仅是对系统进行表面的评价，更重要的是对系统内部各个环节的评价和分析。
系统评价需要充分了解系统的运行机制、内部结构和各种因素的相互作用，以便更好地评价系统的性能和优缺点。
二、系统评价的方法。
1. 数据收集，系统评价的第一步是收集相关的数据。
这些数据可以来自各种渠道，包括问卷调查、实地考察、统计资料等。
数据的收集需要全面、客观、科学，以保证评价的准确性和可靠性。
2. 数据分析，收集到数据后，需要对数据进行分析。
数据分析可以采用各种统计方法，如平均数、标准差、相关系数等。
通过数据分析，可以更好地了解系统的性能和问题所在。
3. 专家评价，在系统评价中，专家的意见和建议也是非常重要的。
专家可以根据自己的经验和知识，对系统的各个方面进行评价和分析，提出改进的建议。
4. 综合评价，在收集数据和专家意见后，需要对各个方面进行综合评价。
综合评价需要考虑各种因素的重要性和相互关系，以便更好地评价系统的性能和优缺点。
三、系统评价的意义。
系统评价在各个领域中都具有重要的意义。
首先，系统评价可以帮助我们更好地了解系统的性能和问题所在，为改进和优化系统提供依据。
其次，系统评价可以帮助我们更好地了解系统的运行机制和内部结构，为系统的设计和管理提供参考。
最后，系统评价可以帮助我们更好地了解系统的优缺点和改进方向，为系统的发展和创新提供指导。
综上所述，系统评价是对一个系统进行全面、客观、科学的评价和分析，具有重要的意义。
系统评价需要通过数据收集、数据分析、专家评价和综合评价等方法，以便更好地了解系统的性能和问题所在。
云模型方法 PPT课件
云的3En规则
在论域U内，X中的任一小区间上的元素△x对定性概念 T的贡献△C为：
显然，论域上所有元素对概念T的总贡献C为：
所以对于论域X中的定性概念T有贡献的定量值，主要 落在区间[Ex－3En，Ex+3En]。因此，可以忽略[Ex-3En， Ex+3En]区间之外的定量值对定性概念T的贡献。
云模型方法
1
主要内容
0 应用实例 1 云的定义和特性 2 云模型的类型 3 云发生器 4 虚拟云 5 云变换 6 基于云模型的不确定推理
2
应用实例
一组(4*100*3)数据：
x1(1,:)=[5.1,4.9,4.7,4.6,5.0,5.4,4.6,5.0,4.4,4.9,5.4,4.8,4.8,4.3,5.8,5.7,5.4,5]; x1(2,:)=[3.5,3.0,3.2,3.1,3.6,3.9,3.4,3.4,2.9,3.1,3.7,3.4,3.0,3.0,4.0,4.4,3.9,3]; x1(3,:)=[1.4,1.4,1.3,1.5,1.4,1.7,1.4,1.5,1.4,1.5,1.5,1.6,1.4,1.1,1.2,1.5,1.3,1]; x1(4,:)=[0.2,0.2,0.2,0.2,0.2,0.4,0.3,0.2,0.2,0.1,0.2,0.2,0.1,0.1,0.2,0.4,0.4,0];
[1]随机数集 [2]隶属曲线簇 [3] α截集
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由此可见，云克服了常用定性定量转换中的、和人类的 认知过程相悖的夹心饼干式的强硬规定性和确定性的弊端， 且在数域空间中灵活伸缩。同时，云模型兼顾了现实世界的 随机性和模糊性，拥有自己的理论基础，是一个十分严格的 数学方法。它不是“随机+模糊”，也不是“模糊+随机”， 更不是“二次模糊”，而是把定性概念的模糊性和随机性有 机地结合在一起，实现了定性语言值与定量数值之间的自然 转换。可以用云来解释概率论(只有随机性)和模糊集合(只有 模糊性)等数学理论。
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。
云模型二级指标范文
云模型二级指标范文云模型是一种用于处理模糊问题的数学模型，它能够将模糊概念转化为数值，并进行精确度的测量。
而在云模型中，二级指标则是用来对云模型进行更加细致化的描述和分析的工具。
在本文中，我们将以“生活质量”作为例子，详细阐述云模型二级指标的范文。
生活质量作为一个复杂的概念，涉及到诸多因素的综合考量。
我们可以通过云模型来对其进行量化和分析。
下面，我们使用云模型二级指标，从健康、经济、环境、教育四个方面来衡量生活质量。
1.健康在考察生活质量时，健康是一个重要的指标。
健康状况的好坏直接关系到个人的幸福感和社会的稳定。
我们可以将健康分为身体健康和心理健康两个方面。
在身体健康方面，我们可以建立以下云模型二级指标：运动习惯、饮食习惯、疾病发生率等。
在心理健康方面，可以建立以下云模型二级指标：心理压力、心理健康教育程度等。
2.经济经济状况是衡量生活质量的重要指标之一、一个国家或地区的经济发展水平直接关系到人民的生活水平。
在经济方面，我们可以建立以下云模型二级指标：收入水平、就业率、贫困人口比例等。
3.环境环境质量是衡量生活质量的重要指标之一、良好的环境能够提供健康、舒适的生活条件，增强人民的幸福感。
在环境方面，我们可以建立以下云模型二级指标：空气质量、水质安全、噪音污染等。
4.教育教育水平是衡量生活质量的重要指标之一、良好的教育能够提供人们高质量的知识、培养人们良好的素质和思维能力。
在教育方面，我们可以建立以下云模型二级指标：教育投入、教育资源分配、教育水平等。
通过以上四个方面的二级指标，我们可以建立起一个比较完整的生活质量的云模型。
云模型可以将这些二级指标进行综合分析，计算得出一个较为准确的生活质量评估结果。
同时，云模型的灵活性也使得我们能够根据实际情况对指标进行调整，提高模型的适用性。
综上所述，云模型二级指标在衡量生活质量方面能够提供一个更加全面、准确的评估方法。
通过对健康、经济、环境、教育等方面的二级指标的综合分析，我们能够更好地把握一个地区或国家的发展状况，并为制定相应的政策和措施提供参考。
云计算系统的价值评估和性能分析
云计算系统的价值评估和性能分析随着数字化时代的到来，数据产生速度越来越快，数据规模也越来越大，这给传统的数据处理方式带来了巨大的挑战。
云计算系统应运而生，它可以帮助用户以较低的成本存储和处理海量数据，同时提供高效的数据处理能力和灵活的资源配置。
在云计算系统的应用中，对其进行价值评估和性能分析显得尤为重要。
一、价值评估1.1 经济价值云计算系统的出现大大改变了传统的IT运维模式，用户不再需要为购买昂贵的服务器和软件进行投资，而是可以通过定期支付的方式获得互联网上的各种云服务，这使得用户可以根据自身实际需求灵活地进行资源调配，同时也能节省大量的成本。
此外，云计算系统最重要的经济价值在于其为企业提供了IT 基础设施的可扩展性和弹性，同时也提高了IT基础设施的可靠性和稳定性，能够避免企业在业务高峰期时出现系统宕机等影响业务运营的事故。
1.2 创新价值在云计算系统的应用中，用户可以获得更高效的数据处理能力和灵活的资源配置，这为企业带来了更多的灵活性和机会，可以更加专注于其核心业务的开展，免去了庞杂的IT投资和运维工作。
同时也能为企业带来更多的创新机会，为其创造新的商业模式和市场机会。
1.3 社会价值云计算系统的应用不仅在经济和创新价值上具有重要作用，在社会价值上也有着不可替代的意义。
例如，云计算系统能够帮助医疗机构存储和处理大量的医疗数据，从而提高医疗服务的质量和效率。
同时，云计算系统也能够支持非营利组织和政府部门进行公益事业的开展，为社会的发展带来更多的帮助。
二、性能分析在云计算系统的应用中，性能是至关重要的。
因此，为了确保云计算系统的正常运行和稳定性，需要对其性能进行全面的评估和优化。
2.1 响应时间响应时间是评估云计算系统性能的重要指标之一。
响应时间越短，说明云计算系统的处理速度越快，对于用户的体验也越好。
减小响应时间的方法包括优化算法、增加资源和优化软件架构等。
2.2 伸缩性伸缩性是指云计算系统能够根据实际工作量的需要动态地扩展和缩小资源规模的能力。
系统评价方法范文
系统评价方法范文系统评价方法是对一个系统进行全面、客观和公正地评估其特点、功能、性能、可靠性和可行性等方面的一种方法。
它可以帮助我们了解一个系统的优点、缺点和潜在问题，为改进和优化系统提供基础和指导。
下面将介绍几种常用的系统评价方法。
1.SWOT分析法SWOT分析法（Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats）是一种常用的系统评价方法，它通过评估系统的优势、劣势、机会和威胁来帮助我们了解系统的整体情况。
优势和劣势是系统内部的因素，机会和威胁是系统外部的因素。
通过对这四个方面的评估，我们可以发现系统的优点、缺点和面临的挑战，为改进和发展系统提供有益的见解和建议。
2.问卷调查法问卷调查法是一种通过设计和实施问卷来收集用户的意见、反馈和建议的方法。
通过问卷调查，我们可以了解用户对系统的使用体验、功能需求和改进建议等方面的看法。
问卷调查法可以帮助我们深入了解用户的需求和期望，为系统的优化和改进提供有价值的信息。
3.专家评估法专家评估法是通过请专家进行系统评估和分析来评估系统的特点、功能和性能等方面的一种方法。
专家可以根据自己的专业知识和经验对系统进行评价，并提供有用的建议和改进方向。
专家评估法能够提供专业和客观的评估结果，对系统的发展和改进具有重要意义。
4.实验分析法实验分析法是通过设计和实施实验来评估和分析系统的特性、功能和性能等方面的一种方法。
通过实验分析，我们可以对系统的各种因素进行控制和观察，从而了解系统的特点、优点和不足之处。
实验分析法可以提供客观和可靠的评估结果，为系统的改进和优化提供科学依据。
5.成本效益分析法成本效益分析法是通过对系统实施成本和效益进行综合评估来评估系统的可行性和经济性的一种方法。
成本效益分析可以帮助我们了解系统的投资回报率、成本效益比和经济效益等指标，为系统的开发和应用提供经济依据和决策参考。
综上所述，系统评价方法可以从不同的角度和层面对系统进行全面的分析和评估，帮助我们了解系统的特点、问题和潜在机会，为系统的改进和优化提供有益的见解和建议。
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一、云与云滴
设U是一个用精确数值表示的定量论域，C是U上的定性概念，对于论 域中的任意一个元素x，且x是定性概念C的一次随机实现，x对C的确 定度μ(x)∈[0,1]是有稳定倾向的随机数
μ：U[0,1]
x U
x μ(X)
则x在论域U上的分布称为云模型，简称为云。 每一个x称为一个云 滴。
云模型的概念
5、云滴出现的概率大，云滴的确定度大，则云滴对概念的 贡献大。
云模型的概念
云模型的概念
云的性质
• 第三，云的数学期望曲线(Mathematical Expected Curve，
MEC)从模糊集理论的观点来看是其隶属曲线。
• 第四，云的“厚度”是不均匀的。腰部最分散，“厚度”
最大，而顶部和底部汇聚性好，“厚度”小。云的厚度反 映了隶属度的随机性的大小。靠近概念中心或远离概念中 心处，隶属度的随机性较小，而离概念中心不近不远的位 置隶属度的随机性大，这与人的主观感受相一致。云来自型的概念3) 超熵He ：
它是对熵的不确定性的度量，是熵的熵， 反映了在论域空间代表该语言值的所有点 的不确定度的凝聚性，它的大小间接地反 映了云的厚度。
熵
• 另一方面，熵还反映了在数域空间的云滴
群能够代表这个语言值的概率密度，表示 代表定性概念的云滴出现的随机性；
熵
• 此外，熵还揭示了模糊性和随机性的关联
云模型的概念
四、云的分类
1、对称云 2、半云模型 3、组合云模型 4、二维云模型 5、正态云模型
正态云模型的算法
一、正态云
设U是一个用精确数值表示的定量论域，C是U上的定性概念，
若定量值x是定性概念C的一次随机实现，若x满足
x~N(Ex,En’2)，其中，En~N(En,He2)，且x对C的确定度满
正向正态云发生器算法
• 算法步骤: • Step1 生成以En为期望值, He2为方差的一个正态随机数
Eni′= NORM ( En, He2 ) ;
• Step2 生成以Ex为期望值、Eni′2 为方差的一个正态随机
数xi = NORM ( Ex, Eni′2 ) ;
• Step3 计算μi =公式 • Step4 具有确定度μi 的xi 成为数域中一个云滴; • Step5 重复Step1至Step4,直到产生要求的n个云滴为止。
性。熵还可以用来代表一个定性概念的粒 度。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。
云的性质
3、对于任意一个x∈U,x到[0，1]上的映射是一对多的变换， x对C的确定度是一个概率分布，而不是一个固定的数值。
4、云由云滴组成，云滴之间的无次序性，一个云滴是定性 概念在数量上的一次实现，云滴越多，越能反映这个定 性概念的整体特征。
逆向发生器算法
逆向发生器： 逆向云发生器是实现从定量值到定性概念的转换模型,可
以将一定数量的精确数据转换为以数字特征( Ex, En, He)
表示的定性概念。
• 输入:样本点xi ,其中i = 1, 2, ⋯, n。 • 输出:反映定性概念的数字特征( Ex, En, He) 。
逆向发生器算法
不确定信息的算法： 第一步 第二步 第三步 第四步
二者的关联性
这两种理论可以分别处理随机性和模糊性,但是没有考 虑二者之间的关联性.更何况,研究客观世界和主观世界 中的不确定性也并非总是要从这样的角度切入.
• 随机性和模糊性常常是连在一起难以区分和独立存在,作
为人类思维和认知载体的语言,表现得尤为明显.
云模型的产生背景
• 1993年,李德毅院士首次在《隶属云和语言
系统评价方法之云模型评价方 法详解演示文稿
（优选）系统评价方法之云模 型评价方法
云模型的产生背景
一、不确定性
• 广义的不确定性：包含了模糊性、随机性、
不完全性、不一致性和不稳定性这五个方 面。
• 其中模糊性和随机性是最基本的［1］
云模型的产生背景
二、随机数学与模糊数学的关联性
• 随机数学特点
通过概率分布函数,随机数学可以很好地刻画随机现象
原子模型》提到云的概念
• 以此为基础建立了定性定量转换的不确定
性转换模型。
云模型的产生背景
• 基础-----随机数学和模糊数学 • 作用-----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。
• 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。
云模型的概念
足
e
( xEx)2 2( En')2
则x在论域U上的分布称为正态云。
正态云模型的算法
1、正向云发生器
• 给定云的三个数字特征( Ex, En, He) ,产生正态云模型的
若干二维点———云滴drop ( xi , μi ) ,称为正向云发生器。
• 输入:数字特征值( Ex, En, He) , 生成云滴的个数n。 • 输出: n个云滴及其确定度μ。
的统计特性,但是常用概率分布的前提条件过于严格。
例如,常常要求影响随机现象结果的因素是几乎均匀而 且独立的,随机变量之间是不相关的,基本事件概率之和 为1,样本趋于无穷等等.
云模型的产生背景
• 模糊数学特点
模糊理论利用隶属函数精确刻画模糊现象
的亦此亦彼性,却忽略了隶属函数本身的 不确定性.
云模型产生背景
二、云的数字特征
1、云的数字特征用来反映概念的整体特性 2、云的三个数字特征：
• 期望Ex • 熵En • 超熵He
云模型的概念
1) 期望Ex ： 云滴在论域空间分布的期望是概念在论域空 间的中心值，是最能够代表定性概念的点， 或者说是这个概念量化最典型的样本。
云模型的概念
2) 熵En ：
它是定性概念不确定性的度量，是由定性概念的随机性和模糊性共同 决定的。反映了代表这个定性概念的云滴的离散程度; 同时，En 又体 现了定性概念亦此亦彼性的裕度，反映了论域空间中可被定性概念接 受的云滴的取值范围，是对定性概念模糊性的度量。En 越大，定性 概念所接受的云滴的取值范围也就越大，定性概念也就越模糊。用同 一个数字特征来反映随机性和模糊性，也必然反映了它们之间的关联 性。
云发生器转换示意图
二维云
• 设X是一个普通集合X={(x1，x2)}，称为论域。关于论域X中的模糊集
合 A，是指对于任意元素(x1，x2)都存在一个有稳定倾向的随机数μA (x1，x2)，叫作(x1，x2)对 A 的隶属度。如果论域中的元素是简单有 序的，则X可以看作是基础变量；如果论域中的元素不是简单有序的， 而根据某个法则f，可将X映射到另一个有序的论域X‘中，X’中有一个 且只有一个(x1‘，x2’)和(x1，x2)对应，则X‘为基础变量，隶属度在基 础变量上的分布称为云。例如“学历，工龄”就是一组合定性语言值。