系统评价方法之云模型评价方法课件
合集下载
系统评价方法系统工程 PPT
价值评价定量
二、关联矩阵表(续)
Xj X1 X2 … Xn
Vij Ai
j 1 2 n
Vi
n
A1
V11 V12 … V1n V1
jV1 j
j 1
V2
jV2 j
… … …
…
A2 Am
V21 V22 … V2n
Vm1 Vm2 、…、、Vmn Vm
j
jVmj
j
Viijj
? =?
关键之处
❖ 依照评价尺度及方案实施结果例表,得出各个替代方案的综合 评价如下:
A1:V1=0、4×3+0、3×3+0、1×3+0、2×3=3、0 A2:V2=0、4×4+0、3×4+0、1×4+0、2×1=3、4 A3: V3=0、4×2+0、3×3+0、1×2+0、2×4=2、7 以上结果可用关联矩阵表示如下。
❖ 评价目的(Why):系统评价所要解决的问题与所能发挥的 作用。
❖ 评价时期(When):系统评价在系统开发全过程中所处的时期。
依照评价时间不同,可分为期初评价、期中评价、期末评价、 跟踪评价或事前评价、中间评价、事后评价、跟踪评价。
❖ 评价地点(Where),其有两方面的含义:一是评价对象所涉及 的及其占有的空间,或称评价的范围;二是评价主体观察问题 的角度与高度,或称评价的立场。
产品成品率 （%）
市场占有率 （%）
投资费用（万 元）
产品外观
800以上 97以上 40以上 20以下 非常美观
评价尺度例表
4
3
701-800 601-700
96-97
91-95
35-39
二、关联矩阵表(续)
Xj X1 X2 … Xn
Vij Ai
j 1 2 n
Vi
n
A1
V11 V12 … V1n V1
jV1 j
j 1
V2
jV2 j
… … …
…
A2 Am
V21 V22 … V2n
Vm1 Vm2 、…、、Vmn Vm
j
jVmj
j
Viijj
? =?
关键之处
❖ 依照评价尺度及方案实施结果例表,得出各个替代方案的综合 评价如下:
A1:V1=0、4×3+0、3×3+0、1×3+0、2×3=3、0 A2:V2=0、4×4+0、3×4+0、1×4+0、2×1=3、4 A3: V3=0、4×2+0、3×3+0、1×2+0、2×4=2、7 以上结果可用关联矩阵表示如下。
❖ 评价目的(Why):系统评价所要解决的问题与所能发挥的 作用。
❖ 评价时期(When):系统评价在系统开发全过程中所处的时期。
依照评价时间不同,可分为期初评价、期中评价、期末评价、 跟踪评价或事前评价、中间评价、事后评价、跟踪评价。
❖ 评价地点(Where),其有两方面的含义:一是评价对象所涉及 的及其占有的空间,或称评价的范围;二是评价主体观察问题 的角度与高度,或称评价的立场。
产品成品率 （%）
市场占有率 （%）
投资费用（万 元）
产品外观
800以上 97以上 40以上 20以下 非常美观
评价尺度例表
4
3
701-800 601-700
96-97
91-95
35-39
第六章 系统评价方法.ppt
X j ( j 1 n) ：评价指标（准则、项目）
n
j ：评价指标权重， o j 1, j 1
j 1
Xj X1 X2 … Xn
Vij Ai
ij 1 2 n
Vi
n
A1
V11 V12 … V1n V1
jV1 j
j 1
A2
V21 V22
… V2n V2
jV2 j
j
… … …
…
Am
Vm1 Vm2 .…. . Vmn Vm
jVmj
j
ij ?
Vij = ?
逐对比较法 古林法
方案预期结果例表
评价指标Xj 替代方案Ai
期望利 润（万
元）
产品成品 率（%）
市场占有 率（%）
投资费用 （万元）
产品外观
自行设计
（A1）
650
95
国外引进
（A2）
730
97
30
110
美观
35
180
比较美观
国外引
进(A2)
4
4
4
1
3 3.4
改建(A3)
2
3
2
4
4 2.7
二、古林法
序号
古林法求 j 例表
评价指标
Rj
Kj
1
期望利润
3
18
2
产品成品率
3
6
3
市场占有率
4
2
4
投资费用
0.5
4
5
产品外观
—
1
合计
31
自上而下，两两 比较，确定
Rj
基准化
归一化
系统评价方法之云模型评价方法详解演示文稿
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
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。
第五章系统评价PPT课件
（4）社会性指标。包括社会福利、社会节约、综合发展、就业 机会，污染、生态环境等。
（5）资源性指标。如工程项目中的物资、人力、能源、水源、 土地条件等。
（6）时间性指标。如工程进度、时间节约、试制周期等。上述6 个方面是指一般可能要求考虑的指标大类，不可一概而论，视 具体评价对象而定。
图5-1交通运输系统的评价指标体系
方案越多，问题就越复杂，方案更难取舍。
评价人员的价值观的不同；
评价指标及评价尺度随着时间而变化和发展
如对城市交通系统进行评价。原来只是从 交通工具的动力等技术方面以及交通路线 的建设费用和日常经营费用等经济方面进 行评价。近年来，除进行上述方面的评价 外，还要求从交通工具的方便性、舒适性、 安全性、美观性等使用方面，从环境保护、 能源政策等国家利益方面进行评价。
步 （3）评价指标要成系统。评价指标要包括系统目标所涉及
骤
的一切方面，而且对定性问题要有恰当的评价指标，以
与
保证评价不出现片面性。
原 则
（4）评价指标符合国家方针政策。评价指标必须与国家 的方针、政策、法令的要求相一 致。
2021
15
评价指标体系内容
（1）政策性指标。包括政府的方针、政策、法令，以及法律约 束和发展规划等方面的要求，这对国防和国计民生方面的重大 项目或大型系统尤为重要。
2021
12
（4）评价函数的确定
评价函数就是使评价数量化的一种模型 评价函数的有效性将直接影响到系统评价的
有效性 评价函数应该在系统评价人员之间进行充分
的讨论
2021
13
（5）评价值的确定
评价尺度的确定 各大类及单项评价指标的权重确定 各指标综合评价值的计算
（6）综合评价
（5）资源性指标。如工程项目中的物资、人力、能源、水源、 土地条件等。
（6）时间性指标。如工程进度、时间节约、试制周期等。上述6 个方面是指一般可能要求考虑的指标大类，不可一概而论，视 具体评价对象而定。
图5-1交通运输系统的评价指标体系
方案越多，问题就越复杂，方案更难取舍。
评价人员的价值观的不同；
评价指标及评价尺度随着时间而变化和发展
如对城市交通系统进行评价。原来只是从 交通工具的动力等技术方面以及交通路线 的建设费用和日常经营费用等经济方面进 行评价。近年来，除进行上述方面的评价 外，还要求从交通工具的方便性、舒适性、 安全性、美观性等使用方面，从环境保护、 能源政策等国家利益方面进行评价。
步 （3）评价指标要成系统。评价指标要包括系统目标所涉及
骤
的一切方面，而且对定性问题要有恰当的评价指标，以
与
保证评价不出现片面性。
原 则
（4）评价指标符合国家方针政策。评价指标必须与国家 的方针、政策、法令的要求相一 致。
2021
15
评价指标体系内容
（1）政策性指标。包括政府的方针、政策、法令，以及法律约 束和发展规划等方面的要求，这对国防和国计民生方面的重大 项目或大型系统尤为重要。
2021
12
（4）评价函数的确定
评价函数就是使评价数量化的一种模型 评价函数的有效性将直接影响到系统评价的
有效性 评价函数应该在系统评价人员之间进行充分
的讨论
2021
13
（5）评价值的确定
评价尺度的确定 各大类及单项评价指标的权重确定 各指标综合评价值的计算
（6）综合评价
系统评价方法之云模型评价方法
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
的熵) , 体现了隶属度的不确定性。
云理论研究者
云方法通过逆向云发生器计算原靶图的数字特征,再利用正向云 发生器模拟生成不同数量的云滴,大致还原出3 位射手的水平,数 字特征更容易反映出3 位射手的水平.图5(b)和图5(c)分别模拟还 原各射手10 个和100个弹着点的射击情况.
评价比较
结论的评价
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
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.
足
e
( x Ex ) 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。
系统评价的方法与评价原则精品PPT课件
系统评价（systematic review，SR）是一 种全新的文献综合方法，指针对某一具体临床 问题（如疾病的病因、诊断、治疗、预后）， 系统、全面地收集全世界所有已发表或未发表 的临床研究，采用临床流行病学的原则和方法 严格评价文献，筛选出符合质量标准的文献， 进行定性或定量合成，得出综合可靠的结论。
19
提出问题
临床重要并可行的问题 构成系统评价问题的四要素：
－ 研究的受试对象（P） － 主要的干预措施（I） － 研究的重要结果（O） － 研究的设计方案（S）
20
例1：阿司匹林（干预措施）是否能降低急 性脑梗死患者（研究对象）的短期死亡 率（研究结果）？---- 随机对照试验 （设计方案）的系统评价
可以同步在Lancet、JAMA、BMJ等杂志上发表
10
3、SR与Meta-分析的区别与联系
Meta-分析的定义：
广义：Meta-分析是应用定量方法去概括（总 结）多个研究结果的系统评价。
狭义：Meta-分析是文献评价中，将若干个研 究结果合并成一个单独数值估计的统计学方 法。
目前多数认为Meta-分析是系统评价的一种 类型，但系统评价不一定都是Meta-分析，可以 是定量的，也可以是定性的。
按原始研究的设计方案 随机对照试验、非随机对照试验系统评价 Cochrane系统评价主要针对RCT进行评价
按纳入原始研究的方式 前瞻性、回顾性、累积性系统评价
按统计方法 定性、定量系统评价（Meta-分析）
15
以评价治疗措施疗效的Cochrane系统 评价为例，介绍系统评价的基本方法和 步骤。
➢统一的制作规范 ➢严格的质量控制 ➢不断更新（约每年一次）
6
Cochrane系统评价与EBM
19
提出问题
临床重要并可行的问题 构成系统评价问题的四要素：
－ 研究的受试对象（P） － 主要的干预措施（I） － 研究的重要结果（O） － 研究的设计方案（S）
20
例1：阿司匹林（干预措施）是否能降低急 性脑梗死患者（研究对象）的短期死亡 率（研究结果）？---- 随机对照试验 （设计方案）的系统评价
可以同步在Lancet、JAMA、BMJ等杂志上发表
10
3、SR与Meta-分析的区别与联系
Meta-分析的定义：
广义：Meta-分析是应用定量方法去概括（总 结）多个研究结果的系统评价。
狭义：Meta-分析是文献评价中，将若干个研 究结果合并成一个单独数值估计的统计学方 法。
目前多数认为Meta-分析是系统评价的一种 类型，但系统评价不一定都是Meta-分析，可以 是定量的，也可以是定性的。
按原始研究的设计方案 随机对照试验、非随机对照试验系统评价 Cochrane系统评价主要针对RCT进行评价
按纳入原始研究的方式 前瞻性、回顾性、累积性系统评价
按统计方法 定性、定量系统评价（Meta-分析）
15
以评价治疗措施疗效的Cochrane系统 评价为例，介绍系统评价的基本方法和 步骤。
➢统一的制作规范 ➢严格的质量控制 ➢不断更新（约每年一次）
6
Cochrane系统评价与EBM
《云模型方法》课件
定性定量转化
云模型方法能够实现定性概念与定量 数值之间的相互转换，为解决复杂问 题提供了新的思路。
易于实现
云模型方法的算法相对简单，易于实 现，降低了应用门槛，方便推广应用 。
可解释性强
云模型方法能够提供丰富的信息，包 括期望值、熵和超熵等，有助于理解 数据的内在规律和特征。
局限性分析
数据要求高
云模型方法要求输入数据必须符合特定 的分布形式，对于非正态分布的数据处
提高决策的科学性和准确性。
A
B
C
D
自然语言处理
云模型方法可以用于自然语言处理领域， 处理自然语言中的模糊性和随机性，提高 自然语言处理的准确性和智能性。
智能控制
在智能控制领域，云模型方法可以用于处 理控制过程中的不确定性和模糊性，提高 控制系统的稳定性和适应性。
02
云模型的数学基础
概率论基础
概率空间
定义了随机事件、样本空间和概 率函数，为描述随机现象提供了 数学框架。
条件概率
描述了事件之间的条件关系，有 助于理解在给定条件下某一事件 发生的可能性。
独立性
在概率论中，如果两个事件之间 没有相互影响，则它们被认为是 独立的。
模糊数学基础
模糊集合
与普通集合不同，模糊集合的 成员关系不再是确定的，而是 存在一个从0到1的隶属度函
理效果可能不佳。
参数调整难度大
云模型方法的参数较多且调整复杂， 需要经验丰富的专业人员进行操作。
计算量大
对于大规模数据集，云模型方法的计 算用于处理具有不确 定性和模糊性的数据，对于确定性较 强的问题可能不太适用。
未来研究方向
跨领域应用研究
探索云模型方法在更多领域的应用，如医学、金融、环保等，挖掘其 潜在价值。
《系统评价》PPT课件
由此可见，系统评价和决策是密切相关的。 评价是为了决策，而决策需要评价，评价过程 也是决策过程。
6.2系统评价的步骤及构成
评价系统分析
评价 问题
目的 立场 范围 时期 其它
资料 收集
指标 确定
函数 确定
评价值 计算
综合 评价
6.2.1 评价系统分析
在正式进行系统评价前，有必要对评价系统 进行分析，探讨和明确一系列前提条件，这是 作好系统评价的首要工作。
6.3 系统评价的理论和方法
如何评
价？
第一类：以数理为基础的理论。它以数学理论和解析方
法对评价系统进行严密的定量描述和计算。
第二类：以统计为主的理论和方法。通过统计数据来建 立只能凭感觉而不能测量的评价项目的评价模型。如菜 肴的色、香、味。
第三类：重现决策支持的方法。与其想方设法对评价系 统进行客观而正确的评价，倒不如研究如何才能比较容 易地决定与目标一致的人类行为。如计算机仿真。
评价函数是使评价定量化的一种数学模型。不同问题使 用的评价函数可能不同，同一个评价问题也可以使用不 同的评价函数，因此，对选用什么样的评价函数本身也 必须作出评价。
6.2.5 评价值的计算
确定各评价项目的权重。总之，评价尺度和评价项目的 权重应保证评价的客观正确和有效。
6.2.6 综合评价
对系统进行技术（功能）、经济、社会等各方面的全面 评价。 1、经营管理方面；2、技术方面；3、市场方面；4、时 间方面；5、经济方面；6、体制方面；7、社会方面。
3）终期评价
4）跟踪评价
（5）评价系统环境的分析
6.2.2 评价资料的收集
对设定评价尺度，建立评价函数等收集评价所需 资料。
6.2.3 评价指标的选择
6.2系统评价的步骤及构成
评价系统分析
评价 问题
目的 立场 范围 时期 其它
资料 收集
指标 确定
函数 确定
评价值 计算
综合 评价
6.2.1 评价系统分析
在正式进行系统评价前，有必要对评价系统 进行分析，探讨和明确一系列前提条件，这是 作好系统评价的首要工作。
6.3 系统评价的理论和方法
如何评
价？
第一类：以数理为基础的理论。它以数学理论和解析方
法对评价系统进行严密的定量描述和计算。
第二类：以统计为主的理论和方法。通过统计数据来建 立只能凭感觉而不能测量的评价项目的评价模型。如菜 肴的色、香、味。
第三类：重现决策支持的方法。与其想方设法对评价系 统进行客观而正确的评价，倒不如研究如何才能比较容 易地决定与目标一致的人类行为。如计算机仿真。
评价函数是使评价定量化的一种数学模型。不同问题使 用的评价函数可能不同，同一个评价问题也可以使用不 同的评价函数，因此，对选用什么样的评价函数本身也 必须作出评价。
6.2.5 评价值的计算
确定各评价项目的权重。总之，评价尺度和评价项目的 权重应保证评价的客观正确和有效。
6.2.6 综合评价
对系统进行技术（功能）、经济、社会等各方面的全面 评价。 1、经营管理方面；2、技术方面；3、市场方面；4、时 间方面；5、经济方面；6、体制方面；7、社会方面。
3）终期评价
4）跟踪评价
（5）评价系统环境的分析
6.2.2 评价资料的收集
对设定评价尺度，建立评价函数等收集评价所需 资料。
6.2.3 评价指标的选择
第五章系统评价ppt课件
“比较”规则：
多比例打分法，两者比较得分之和为1.比例为：1:0, 0.9:0.1, 0.8:0.2 等。
例2：有1位专家用两两比较法评价例1:
(3) 连环比率法（古林法）
1. 填写暂定分数列Ri，由上而下逐对比较 2. 由下而上交叉相乘修正暂定分数列得Ki ； 3. 计算各指标的得分作为权系数Wi
j1
V ij ：第i个替代方案关于第j个指标的评价值
Xj X1 X2 … Xn
Vij Ai
ij 1 2 n
Vi
n
A1
…
V 1
jV 1 j
j1
… … …
…
A2 Am
…
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ V 2
jV 2 j
进行系统综合评价
是从系统总体观念出发，在 各单项指标评价基础上，按照 一定的聚类法则，将各评价指 标的评价值合成，并得到其整 体综合平均值。
步骤
系统评价指标体系
系统评价指标体系是由若干单项评价指标所 组成的反映系统的目的和功能，其特点如下：
全面性——反映系统主要特征 简洁性——便于使用 经济性——以适当的成本易于获得 无二义性——描述准确 客观性——体现公平公正 有效性——正确度量目标属性 稳健性——对应用领域变化不敏感 适应性——便于模型扩展
思考题：请比较三种方案的优劣
评价指标综合的主要方法★
1.加权平均法/关联矩阵法
以矩阵形式表示各替代方案有关评价指标及其重 要度与方案关于具体指标的价值评定量之间的关系。
Ai(i1， ,m)：评价对象（可替代且非劣的方案）
Xj(j1， ,n)
：评价指标（准则、项目）
n
j ：评价指标权重， oj 1, j 1
多比例打分法，两者比较得分之和为1.比例为：1:0, 0.9:0.1, 0.8:0.2 等。
例2：有1位专家用两两比较法评价例1:
(3) 连环比率法（古林法）
1. 填写暂定分数列Ri，由上而下逐对比较 2. 由下而上交叉相乘修正暂定分数列得Ki ； 3. 计算各指标的得分作为权系数Wi
j1
V ij ：第i个替代方案关于第j个指标的评价值
Xj X1 X2 … Xn
Vij Ai
ij 1 2 n
Vi
n
A1
…
V 1
jV 1 j
j1
… … …
…
A2 Am
…
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ V 2
jV 2 j
进行系统综合评价
是从系统总体观念出发，在 各单项指标评价基础上，按照 一定的聚类法则，将各评价指 标的评价值合成，并得到其整 体综合平均值。
步骤
系统评价指标体系
系统评价指标体系是由若干单项评价指标所 组成的反映系统的目的和功能，其特点如下：
全面性——反映系统主要特征 简洁性——便于使用 经济性——以适当的成本易于获得 无二义性——描述准确 客观性——体现公平公正 有效性——正确度量目标属性 稳健性——对应用领域变化不敏感 适应性——便于模型扩展
思考题：请比较三种方案的优劣
评价指标综合的主要方法★
1.加权平均法/关联矩阵法
以矩阵形式表示各替代方案有关评价指标及其重 要度与方案关于具体指标的价值评定量之间的关系。
Ai(i1， ,m)：评价对象（可替代且非劣的方案）
Xj(j1， ,n)
：评价指标（准则、项目）
n
j ：评价指标权重， oj 1, j 1
系统评价方法之云模型评价方法
止。
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
系统评价方法之云模型评价 方法
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
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
干次后形成的云团的整体特征反映了射手总体 水平
• 用定性的语言来描述这些云团
云理论研究者
用二维正态云模型( Ex1 , Ex2 ; En1 ,En2 ; He1 , He2) 来描述总的射击情况:
– 期望值( Ex1 , Ex2) 是所有云滴(弹着点) 在靶纸上的平均
点的坐标, 反映了射手对准心的把握, 是最能代表射手水平 的靶位置;
语言值“中心”对应的二维云的表面图
云模型的一个射击实例
• 知识表示中的不确定性-------李德毅-中国工程科学2000 年10 月
三位学者参加射击评判: 统计学家 模糊学家
云理论研究者
统计学家观点及结论：
– 统计学方法认为, 射中与射不中有明确的定义, 是非 此即彼的, 不存在亦此亦彼的中间状态。用中与不中 来衡量每一次射击结果, 统计射手射击若干次后中靶 的次数(频数) 来反映射手的总体水平。
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。
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
系统评价方法之云模型评价 方法
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
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
干次后形成的云团的整体特征反映了射手总体 水平
• 用定性的语言来描述这些云团
云理论研究者
用二维正态云模型( Ex1 , Ex2 ; En1 ,En2 ; He1 , He2) 来描述总的射击情况:
– 期望值( Ex1 , Ex2) 是所有云滴(弹着点) 在靶纸上的平均
点的坐标, 反映了射手对准心的把握, 是最能代表射手水平 的靶位置;
语言值“中心”对应的二维云的表面图
云模型的一个射击实例
• 知识表示中的不确定性-------李德毅-中国工程科学2000 年10 月
三位学者参加射击评判: 统计学家 模糊学家
云理论研究者
统计学家观点及结论：
– 统计学方法认为, 射中与射不中有明确的定义, 是非 此即彼的, 不存在亦此亦彼的中间状态。用中与不中 来衡量每一次射击结果, 统计射手射击若干次后中靶 的次数(频数) 来反映射手的总体水平。
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。
《云模型方法》课件
《云模型方法》PPT课件
探索云模型方法并了解其在不同领域的应用，包括大数据分析、物联网、边 缘计算、智能制造和更多。
云模型简介
云模型是一种基于概率论和数理统计的方法，用于描述和处理不确定信息， 提供了一种灵活的模糊推理和决策框架。
云模型的含义与优势
含义
云模型是一种用于表达和处理不确定性的数学模型，可以有效地建模和分析各种复杂问题。
智能机器人
通过云模型方法对工业机器人进 行智能控制和任务分配，实现灵 活高效的生产。
物联网集成
应用云模型方法将物联网技术与 制造业相结合，实现智能制造的 无缝连接和数据互通。
利用云模型方法在边缘节点对数据进行处理和分析，减少数据传输延迟。
2 边缘智能推理
通过云模型方法在边缘设备上进行智能推理和决策，提高系统的响应速度。
3 边缘资源管理
应用云模型方法对边缘计算资源进行优化管理和调度，提高计算效率和资源利用率。
云模型在智能制造中的应用
智能生产线
利用云模型方法实现智能生产线 的设备管理和生产调度，提高生 产效率和质量。
3 动态云模型
考虑时间或空间因素，能够描述随时间或空间变化的不确定性情况。
云模型在大数据分析中的应用
数据挖掘
数据可视化
利用云模型方法发现大数据中的 隐藏模式和规律，提供决策支持。
通过云模型方法将大数据转化为 可视化的图表和图模型方法对大数据进行趋 势分析和预测，为未来决策提供 参考。
优势
云模型提供了对不确定性的灵活处理能力，能够更好地适应实际问题，并提供准确的决策支 持。
应用
云模型在各个领域都具有广泛的应用，包括科学研究、工程设计、金融风险分析等。
云模型的分类
1 基础云模型
探索云模型方法并了解其在不同领域的应用，包括大数据分析、物联网、边 缘计算、智能制造和更多。
云模型简介
云模型是一种基于概率论和数理统计的方法，用于描述和处理不确定信息， 提供了一种灵活的模糊推理和决策框架。
云模型的含义与优势
含义
云模型是一种用于表达和处理不确定性的数学模型，可以有效地建模和分析各种复杂问题。
智能机器人
通过云模型方法对工业机器人进 行智能控制和任务分配，实现灵 活高效的生产。
物联网集成
应用云模型方法将物联网技术与 制造业相结合，实现智能制造的 无缝连接和数据互通。
利用云模型方法在边缘节点对数据进行处理和分析，减少数据传输延迟。
2 边缘智能推理
通过云模型方法在边缘设备上进行智能推理和决策，提高系统的响应速度。
3 边缘资源管理
应用云模型方法对边缘计算资源进行优化管理和调度，提高计算效率和资源利用率。
云模型在智能制造中的应用
智能生产线
利用云模型方法实现智能生产线 的设备管理和生产调度，提高生 产效率和质量。
3 动态云模型
考虑时间或空间因素，能够描述随时间或空间变化的不确定性情况。
云模型在大数据分析中的应用
数据挖掘
数据可视化
利用云模型方法发现大数据中的 隐藏模式和规律，提供决策支持。
通过云模型方法将大数据转化为 可视化的图表和图模型方法对大数据进行趋 势分析和预测，为未来决策提供 参考。
优势
云模型提供了对不确定性的灵活处理能力，能够更好地适应实际问题，并提供准确的决策支 持。
应用
云模型在各个领域都具有广泛的应用，包括科学研究、工程设计、金融风险分析等。
云模型的分类
1 基础云模型
云模型方法 PPT课件
20
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
25
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。
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
25
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。
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
物流系统规划与设计 ——系统评价方法
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
1
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
2
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
15
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
16
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。
20
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
8
云模型的概念
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 μ(X)
则x在论域U上的分布称为云模型，x简称U为云。 每一个x称为一个云滴。
系统评价方法之云模型评价方法
9
云模型的概念
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
系统评价方法之云模型评价方法
10
云模型的概念
系统评价方法之云模型评价方法
22
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
系统评价方法之云模型评价方法
23
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的确定度满足
e
( xEx)2 2( En')2
则x在论域U上的分布称为正态云。
系统云发生器
• 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。
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。
系统评价方法之云模型评价方法
11
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。
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。
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。
系统评价方法之云模型评价方法
18
云模型的概念
系统评价方法之云模型评价方法
19
云模型的概念
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
25
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 ) ;
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］
系统评价方法之云模型评价方法
3
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.
系统评价方法之云模型评价方法
12
云模型的概念
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。
系统评价方法之云模型评价方法
13
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；
系统评价方法之云模型评价方法
4
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.
系统评价方法之云模型评价方法
5
云模型产生背景
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.
系统评价方法之云模型评价方法
6
云模型的产生背景
• 1993年,李德毅院士首次在《隶属云和语言原子模型》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。
系统评价方法之云模型评价方法
7
云模型的产生背景
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
1
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
2
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
15
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
16
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。
20
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
8
云模型的概念
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 μ(X)
则x在论域U上的分布称为云模型，x简称U为云。 每一个x称为一个云滴。
系统评价方法之云模型评价方法
9
云模型的概念
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
系统评价方法之云模型评价方法
10
云模型的概念
系统评价方法之云模型评价方法
22
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
系统评价方法之云模型评价方法
23
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的确定度满足
e
( xEx)2 2( En')2
则x在论域U上的分布称为正态云。
系统云发生器
• 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。
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。
系统评价方法之云模型评价方法
11
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。
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。
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。
系统评价方法之云模型评价方法
18
云模型的概念
系统评价方法之云模型评价方法
19
云模型的概念
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
25
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 ) ;
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］
系统评价方法之云模型评价方法
3
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.
系统评价方法之云模型评价方法
12
云模型的概念
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。
系统评价方法之云模型评价方法
13
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；
系统评价方法之云模型评价方法
4
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.
系统评价方法之云模型评价方法
5
云模型产生背景
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.
系统评价方法之云模型评价方法
6
云模型的产生背景
• 1993年,李德毅院士首次在《隶属云和语言原子模型》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。
系统评价方法之云模型评价方法
7
云模型的产生背景