系统评价方法之云模型评价方法ppt课件
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系统评价方法之云模型评价方法课件
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
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
系统评价PPT课件(文库推荐)
为避免重复，首先应进行全面系统的检索， 了解针对同一临床问题的系统评价是否已存在或 正在进行。
如果现有系统评价已过时或质量差，可以考虑 进行更新或重新做一个新的系统评价。
在确立题目时，应围绕研究问题明确5个 要素（PICOS）：
（1）研究对象的类型，包括疾病类型及诊断标准， 研究人群的特征和场所等
二、怎样生产系统评价
4个阶段
9个步骤
第一阶段：确定系统评价题目 第二阶段：制订系统评价方案 第三阶段：完成系统评价全文 第四阶段：更新系统评价
1.确定题目 2.撰写系统评价研究方案 3.检索文献 4. 筛选文献 5. 评价文献质量 6.提取数据 7.分析和报告结果 8.解释结果，撰写报告 9.更新系统评价
可能有明确的研究问题， 但通常无研究假设 通常未尝试找到所有文献
通常未说明纳入研究的原因 通常未考虑研究方法或研究 质量的差异 通常不区别研究的方法学质量
（二）系统评价产生的原因
1.应对信息时代的挑战
每年约有200万篇生物医学文献发表在2万 多种生物医学杂志上。
系统评价去粗取精、去伪存真
2.及时转化和应用研究成果
根据临床问题不同分为病因、诊断、治疗、预后、 卫生经济评价等方面的系统分析。
根据纳入原始研究类型不同分为临床试验和观察性 研究的系统评价。
根据进行系统评价时纳入原始研究的方式和数据 类型，分为前瞻性、回顾性、累积性和单个病例资料 的系统评价。
根据资料分析时是否采用统计学方法，可分为定性 和定量的系统评价。
传统文献综述往往涉及某一问题的多个方面，也可 涉及某一方面的问题。
系统评价集中研究某一具体临床问题的某一方面， 具有相当深度。
系统评价和传统文献综述的比较
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。
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
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
第9章 系统评价PPT课件
系统评价的构成
指 标
标 准 值
权 重
待评价对象
性能P
进度S
成本C
可靠性R
维修性M
寿命L
能耗D
a1
a2
a3
a4
a5
a6
a7
w1
w2
w3
w4
w5
w6
w7
a1w1
a2w2
a3w3
a4w4
a5w5
a6w6
a7w7
综合评价值Ø
系统评价的理论和方法
三类评价理论和方法：
– 以数理为基础的理论 – 以统计为主的理论和方法 – 重视决策支持的方法
maxn
n1
n
max
( A W)i n Wi
i1
AW AW max C.I C.R
层次分析法
6、层次总排序
C1
C2 .... Cm
W1
W2
Wm
P1
V11
V12
...
V1m
W1’
P2
V21
V22
...
V2m
W2’
...
...
...
...
...
...
Pn
Vn1
Vn2
...
Vnm
Wn’
系统决策
德尔菲法的主要缺点
（1）过程比较复杂，花费时间较长。 （2）容易忽视少数人的意见。 （3）缺少思想沟通交流。
评价函数（模型）的确定
一种使评价问题定量化数学模型（简单的、 复杂的）
不同问题使用的评价函数可能不同，使用什 么样的评价模型依评价目的而定
评价函数本身是多属性、多目标的 要重视对评价函数的评价问题
《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
系统工程导论ppt第六章系统评价方法课件
• 2、系统的客观效用是对系统外部环境的全部目的， 而主观效用是某些人们特定的目的而言的。目的 不同，同一人群的主观效用也不同。
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
6.1.2、系统评价的特性
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
6.1.2、系统评价的特性
• 评价结果的近似性。
• 解决问题的方法：为了提高系统评价结果的精确性，
降低其近似性，在系统评价的工作中可采用增加评价者的 数量和和提高评价者的素质的方法。即有足够的数量专家 参加评价工作，以反映社会代表性，一般应超过30人；其 次，要求参加系统评价的专家要客观、公正，且具有渊博 的知识，对被评价系统有较深的了解。
• 评价结果的近似性。
• 原因：由于事物客观效用是客观存在的，而评价得到的结 果是评价者的主观效用； 其次参加系统评价工作者只是 社会的某一部分，由于认识的局限性，他们的主观欲望与 整个社会的要求之间不可避免地存在差异。用评价者主观 欲望来代替客观效用、用少部分人的主观欲望来代替整个 社会的要求必然是一种近似。
• 选优提交决策。由于评价指标体系和评价模型中的不可能 包含系统所有东西，其次系统环境变化、决策者的生存环 境和心态的变化，导致最优方案在实施过程中遇到困难， 所以应对评价对象的结果进行综合考虑，以便提供正确的 决策依据。提交的报告除提供最优方案外，还应提出相应 的实施条件
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
6.1.2、系统评价的特性
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
6.1.2、系统评价的特性
• 评价结果的近似性。
• 解决问题的方法：为了提高系统评价结果的精确性，
降低其近似性，在系统评价的工作中可采用增加评价者的 数量和和提高评价者的素质的方法。即有足够的数量专家 参加评价工作，以反映社会代表性，一般应超过30人；其 次，要求参加系统评价的专家要客观、公正，且具有渊博 的知识，对被评价系统有较深的了解。
• 评价结果的近似性。
• 原因：由于事物客观效用是客观存在的，而评价得到的结 果是评价者的主观效用； 其次参加系统评价工作者只是 社会的某一部分，由于认识的局限性，他们的主观欲望与 整个社会的要求之间不可避免地存在差异。用评价者主观 欲望来代替客观效用、用少部分人的主观欲望来代替整个 社会的要求必然是一种近似。
• 选优提交决策。由于评价指标体系和评价模型中的不可能 包含系统所有东西，其次系统环境变化、决策者的生存环 境和心态的变化，导致最优方案在实施过程中遇到困难， 所以应对评价对象的结果进行综合考虑，以便提供正确的 决策依据。提交的报告除提供最优方案外，还应提出相应 的实施条件
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
《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
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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 ,, En, He) , 生成云滴的个数n。
• 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。
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)
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。
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
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。
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
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，
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.
云模型的产生背景
• 模糊数学特点
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。 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
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
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
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
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
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。
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
• 输出: n个云滴及其确定度μ。
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 ) ;
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
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 ,, En, He) , 生成云滴的个数n。
• 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。
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)
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。
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
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。
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
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，
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.
云模型的产生背景
• 模糊数学特点
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。 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
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
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
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
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
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。
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
• 输出: n个云滴及其确定度μ。
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 ) ;
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