系统评价方法之云模型评价方法
基于云模型的互通优化方案综合评价
基于云模型的互通优化方案综合评价云模型是一种将不确定性和模糊性因素引入到传统模型中的新型数学模型，能够有效地描述复杂系统的不确定性和模糊性特征。
在云模型的指导下，可以对互通优化方案进行综合评价，为优化方案的设计和实施提供科学依据。
互通优化方案是指基于现有道路网络的情况，通过调整交通设施或制定交通管理措施，提高道路交通运输效率、减少交通拥堵、提高车辆通行能力和安全性的一系列措施。
互通优化方案的综合评价是将各种因素综合考虑、进行权衡和决策的过程，云模型可以有效地辅助这一评价过程。
首先，云模型利用三角模糊数表示不确定性信息，通过变换函数将定性的不确定性信息转换为定量的评价值。
在进行互通优化方案综合评价时，可以将各种影响因素、指标和约束条件等的不确定性信息转化为数学化的表达，为决策提供可靠的依据。
其次，云模型通过云生成、云推理和云决策等步骤，实现对信息的抽象、推理和决策，使得在复杂的情况下可以进行有效的综合评价。
在进行互通优化方案的综合评价时，可以利用云推理技术对各种方案进行比较和排序，选取最优方案实施。
此外，云模型还可以利用云关联度分析各个指标之间的关联程度，帮助进行综合评价。
在互通优化方案的综合评价过程中，不同的指标之间存在着相互关联，云关联度可以帮助确定各个指标之间的重要性和影响程度，为方案的优化和调整提供参考。
综上所述，基于云模型的互通优化方案综合评价是一种细致、科学的评价方法，可以有效地处理复杂系统的不确定性和模糊性特征，为优化方案的设计和实施提供科学依据。
通过云模型的指导，可以更加全面、客观地评价不同的互通优化方案，为交通运输系统的发展和优化提供支持。
基于云模型的新型配电系统灵活性评估方法
基于云模型的新型配电系统灵活性评估方法
米伟铭;叶鹏;张明理;张娜;韩震焘
【期刊名称】《电网技术》
【年(卷),期】2024(48)6
【摘要】针对新型配电系统内灵活性资源接入规模逐渐扩大,过往配电网灵活性评估方法难以适应配电系统发展状况的问题,提出了基于云模型的新型配电系统灵活性评估方法。
首先通过影响系统灵活性的数个指标构建了配电网灵活性评价体系;其次采用了主客观结合的层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)-熵权法对构建的灵活性评价体系进行赋权;最后针对系统灵活性状态难以直观描述、现有灵活性评估方法难以完整表征系统灵活性状态的问题,提出了基于云模型的配电系统灵活性评估方法,并通过我国某地区配电系统运行实测数据进行了仿真验证。
【总页数】10页(P2532-2540)
【作者】米伟铭;叶鹏;张明理;张娜;韩震焘
【作者单位】沈阳工程学院电力学院;国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院【正文语种】中文
【中图分类】TM721
【相关文献】
1.基于模糊云理论模型的智能配电云网络化控制识别方法
2.基于云模型和D-S证据理论的配电终端健康状态综合评估方法
3.基于AHP-EWM和云模型的配电网故
障停电后果评估方法4.基于云模型的机动式基地系统毁伤评估方法研究5.基于配电网灵活性需求评估的投资方法研究
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基于多元图形特征与云模型理论的质量评价方法研究
关键词 ｉ质量评 价 ；复用 雷达 图；云模 型
中图分 类号 ：Ｘ ２ ８５
文献标 志码 ：Ａ
文章编 号 ：１０ － ６ ５ ２ １ ） ８ ３ ２ －３ ０ １３ ９ （０ ０ ０ —０ ４ ０
ｔ ｕ Ｏ ｔｅ ｍｕ ｔ． ￣ ａ ｅｅ ．Ｓ ｈ ａ ｉ ｓ ｅ ｓ ｎｔｒｓ ｌ ｗａ ｏ ｏ ｎｄ ｉ ｓｖｓ １ Ｒｅ ｅ ｒｈｅ ｈ ｕａ ｉａｉｅ ａ ｄ ｑ — ｏ ｆ Ｓ ｈ ｌｉｐ ｍ ｔ ｒ Ｏ ｔｅ ｂ ｓｃａ ｓ ｓｍｅ ｅ ｕｔ ｓｇ ｔｔ ｎ ａ ｔｗａ ｉｕａ． ｓ ａｃ ｄ ｔ ｅ ｑ ｎｔ ｔ ｎ பைடு நூலகம்ｕａ ｔ ｖ
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基于云模型的复杂仿真系统评估方法研究
Ｅｘ＝（ ， ： …． ， ． ，
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（ 。 ： …・ ， ， ，
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ｃ （） Ｕ ［， ， ： ０】 １
Ｖ ∈Ｕ， — ｒ ） ｃ （
云的三个数字特征 ：期望Ｅ ， ｎ ｘ 熵Ｅ 和超熵Ｈ 表示语 言值 的数学性 ｅ 质 。期望值Ｅ 表示云滴在论域空间分布的期望 ，即最能够代表定性概念 】 【 的点。利用熵 （ 方差 ） 表达概念数值范围的模糊性 ，体现了定性概念亦 此亦彼性 的裕度 ；增加超熵这一数字特征反映云滴的离散程度。超熵 的 大小间接地反映了云滴厚度 ，超熵越大 ，云滴离散度越大 ，隶属度 的随 机性越 大 ， 的厚度也越大。云模型 的３ 云 个数字特征值把模糊性 （ 定性 概念的亦此亦彼性 ） 和随机性 （ 隶属度的随机性 ） 完全集成到一起 ，构 成定性和定量相互间的映射。 表 １云的运算规则
蘅
３ 实例 演示 ． 本文以细胞信号转导 网络仿真【概念模型评估 中对模型设置合理性 ４ 】
的评估为实例 ， 演示基于云模型的评估方法 。 底层 定性 指标 的评 价集 ｖ ｛“ ＝ 很好 ” ， “ 好 ” ， “ 较 一般 ” ，
“ 差”， “ 较差” ， “ 很差”｝ 评价集云模型的数值特征如下 ： ，
概 念 的确 定度 。
１３云 的计算规则 ．
设有云Ａ （ Ｉ ｎ 。 Ａ （ ， ， Ｅ。 ，Ｅ ， ）， ：
），其算术运算的结
果为Ａ （ ． Ｅ ，Ｈ ） Ｅ ， 。正态云的算术运算规则如表１ 所示。
２ 基 于云模 型 的评估 方法 １ 建立指标体 系，获得指标集ｘ ） 和权重集ｗ。２ 构建定性概念集 ） 的云模型 。 评价集和权重集均是用定性概念表示 的模糊语言集合 ， 需要
基于云理论的实践教学环节成绩评定方法
基于云理论的实践教学环节成绩评定方法作者：***来源：《科技资讯》2024年第01期关键词：实践教学云模型评价体系数据挖掘中图分类号： TP302 文献标识码： A 文章编号： 1672-3791（2024）01-0178-04实践教学是学校教学工作的重要组成部分，是深化课堂教学的重要环节，是学生获取、掌握知识的重要途径［1］。
通过设定具体目标，可以激发学生学习的主动性，使学生在实践过程中将所学习的理论知识运用到对实际装置或技术的研究中，并实现对技术理论更深层次的理解［2］。
随着“新工科”教育的不断推进，以“解决复杂工程问题”为导向回归实践教学，培养和提高学生工程实践能力、创新思维，以适应新形势下的人才培养需求［3］。
本文以课程设计为例介绍一种基于云模型的成绩评定方法，弥补了之前评价方法的不足，发现了教学过程中存在的问题，成绩评价更加准确客观，教学质量得到了提升。
1 实践教学环节成绩评定体系在工科专业课教学中，实践教学环节一般包括专业课内实验、独立设课实验、课程设计、生产实习与毕业设计等。
以课程设计为例，根据《西安邮电大学实践教学成绩评分标准》中自动化专业相关要求，考核项目分为三部分。
第一部分为学习態度和纪律，占比20%，考核内容包括预习报告质量、考勤签到情况，考查学生学习积极性与前期理论知识功底。
第二部分为实践能力考核，包括软件原理仿真、硬件实物焊接与调试。
该部分为实践环节考核核心内容，考查学生解决实际工程问题的能力，占比50%。
第三部分为实验报告与答辩，占比30%，考核内容包括答辩过程中问题回答情况，实验报告的完整性、规范性与准确性，学生整理资料与书面表达能力。
评分标准内容与分级如图1 所示。
该标准贯穿实践教学每个环节，考查内容全面具体，体现了教学过程的系统性和科学性，符合专业认证背景下的工科人才培养需求。
因为实践环节教学考查具有复杂性、创造性、主观性和模糊性的特点，所以采用等级评定制度判定成绩。
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。
基于云模型效能评估的Matlab实现
基于云模型效能评估的Matlab实现王旭辉;杨华;陈远【摘要】对基于云模型的系统效能评估方法及过程进行了简要的描述,用Matlab 代码实现了部分算法,代码经测试均可正确运行。
对云模型的研究和应用有一定的推广价值和研究意义。
%This paper describes the methods and processes for the system effectiveness evaluation based on cloud model,using Matlab to achieve part of the algorithm.Code in the text can be properly tested.And it has extension and research significance in the study and application of the cloud model.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2012(031)008【总页数】4页(P71-73,76)【关键词】Matlab;云模型;效能评估【作者】王旭辉;杨华;陈远【作者单位】重庆通信学院,重庆400035;重庆通信学院,重庆400035;重庆通信学院,重庆400035【正文语种】中文【中图分类】TP311.5对于一些复杂的系统，由于其不确定性即模糊性和随机性，很难准确地对其进行有效的效能评估。
因此需要一种评估方法，能够充分考虑到评估过程中出现的模型，同时能够有效而简便地实现定性与定量相互转换[1]。
云模型是由李德毅院士提出的一种定性定量互换模型，可将模糊性和随机性结合在一起，充分实现精确数值与定性语言之间的转换，可以有效地实现系统效能评估。
而Matlab既是一种直观、高效的计算机语言，同时又是一个科学计算平台。
它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了可靠的数学运算和高级图形绘制工具[2]。
基于云模型的数字海图质量评估方法
数 学 基 础
位 置精 度
评 估结果 缺乏 充分 的客观性 与公 正性 。传统 的数 学
方 法如 直接 评 价 方 法 、 间接评价方法、 综 合 评 价 方
平 面 精 度 ０ ． ３ 深 度 精 度 高 程 精 度
摘要 ： 提出了基 于云模型 的数字海 图质量评估方法 ， 通过综合云模型对各级评估指标进行运算 ， 以质量评估云 模型及其数字特 征图的形式给 出最终 的评估结果 。实验证 明了该方法具有可行性 。
关键词 ： 云模型 ； 综合云 ； 数字海 图 ； 质量评估
中图分类号 ： Ｐ ２ ０ ８ 文献 标 志 码 ： Ｂ 文章编号 ： １ ６ ７ １ — ３ ０ ４ ４ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ３ — ０ ０ ６ ６ — ０ ３ 表１ 数 字 海 图 质 量评 估 的评 价 指 标 及 其 权 重 值
基 于云 模 型 的 数 字海 图质 量 评 估 方 法
于彩 霞 ， 李树 军 ， 李改 肖 ， 吴 迪
（ １ ．解放军信息工程 大学 地理空 间信息学院 ， 河南 郑州 ４ ５ ０ ０ ５ ２ ； ２ ．海军大连舰艇学院 海洋测绘 系 ， 辽宁 大连 １ １ ６ ０ １ ８ ）
法｜ １ 以及模 糊 综 合 评 价 。 都 难 以 合理 、 完 整 地 解
决 这一 问题 。
属性精度
要素分类与编码正确性 ０ ． １ ５ 属 性 值 正 确 性
内容 正 确 性
云模 型能 够 实 现 定 性 与 定 量 之 间 的 不 确 定 转
换， 满 足数字 海 图质 量 评估 的需 求 。 目前 大 多数 的
基于云模型与模糊综合评判的系统效能评估研究
基于云模型与模糊综合评判的系统效能评估研究王建功;陈家松;王可人;郝天铎【摘要】The fuzzy comprehensive evaluation method has unique advantages in dealing with multi⁃factor and multi⁃level complex assessment,but also a certain deficiencies,such as single evaluation result and ignoring the inherent fuzziness and the randomness of data.The cloud model theory is just made up for the inadequacy of fuzzy comprehensive evaluation method.By studying the cloud model and algorithm model of fuzzy comprehensive evaluation,based on their advantages,this paper puts forward a system effectiveness evalua⁃tion method by combining cloud model and fuzzy comprehensive evaluation.On the basis of fuzzy comprehensive evaluation method,this method uses cloud model to replace membership function for system evaluation implementation. The evaluation result is cloud model, which provides more evaluation information,keeps the fuzziness and randomness of data and improves the scientificity and comprehen⁃siveness of evaluation conclusion.%模糊综合评判法在处理多因素、多层次复杂评估问题时具有独特的优势，但同时也存在一定不足，即评估结果单一、忽略数据固有的模糊性和随机性，云模型理论正好弥补了模糊综合评判法的不足。
基于云模型的电力生产管理软件可信评估方法
Ｋｅ ｗｏ ｄ ｙ ｒｓ
Ｅ ｅ ｔｃｐｏ ｕ ｔ ｎｍ ｎ ｇ ｍ ｎ （ Ｐ ｌｃ ｒｄ ｃ ｏ ａ ａｅ ｅ ｔ Ｅ Ｍ）ｓｆ ａｅ Ｄ ｐ ｎ ａ ｉｔ ａ ｓｓｍ ｎ Ｃ ｏ ｄｍｏ ｅ ｉ ｒ ｉ ｏ ｗ ｅ ｅ ｄ ｂｌｙ ｓｅｓ ｅ ｔ ｌ ｄ ｌ ｔｒ ｉ ｕ
文将定性 的软件可信性结果 转换 成云模 型来表达 ， 完成软 件可
信等级综合评价 ， 并将 其应用 于电力生 产管理软 件 的可信 评估
中， 为类 似不确定 性问题的定量研究提供 了新 的思路。
化也 日益全面和深入 ， 因此对于 电力行业信 息化关 键应用 也提
出了更高 的要求 ， 尤其是 作为保证 电力企业 正常生 产 的核 心软 件一 电力生产管理系统 ， 但是 目前 电力生产 管理 系统还存 在可
王 琦 王永滨 曹轶臻
（ 中国传媒大学计算机学院 北京 １０ ２ ） ０ ０ ４
摘
要
随着电力 生产 管理软件 的规模和复杂度不 断增加 ， 对此类软件可信性 的评估越来越 重要。通过对 电力生产管理 软件质
量特性的分析， 确定 电力生产管理软件可信性的二级评估 指标 ， 然后 ， 用云模 型定 性与定 量之间的转换 关系， 之一 。
０ 引 言
电力是 国民经济命脉 和社 会发展 的基础保 障之一 ， 因此 电 力行业作为 国家关键部门在保障国民经济顺利运行过程中起到
无可替代 的重要作用 。随着社 会信 息化 的发 展 ， 电力行业信 息
利用云模型将模糊性 和 随即性相结合 的知识 表达特点 ， 本
随机数 ｙ∈ ［ １ ， ０，］ 叫做 对 的隶属度 ， 则隶 属度在论域上 的 分布称为隶属云 ， 简称 为云。云由许许 多多 云滴组成 ， 云的整体
电子系统的Markov模型和云可靠性评价方法
度 和可 用度 的下降 幅度 最大 可达 ９ ， 实际情 况相符 ． Ｏ 与 关键 词 ：可 靠性 ； ｒｏ 模 型 ； Ｍａｋ ｖ 云模 型 ； 环境 条件 ； 生理 状 况 中图分类 号 ：ＴＮ６ ； Ｂ １ 文献 标志码 ：Ａ 文章 编号 ： ２ ３９ ７ ２ １ ） ８０ ８ —７ ０ Ｔ １４ ０ ５ —８ Ｘ（ ０ ２ ０ —０ ７０
Ａｂ ｔａ ｔ Ｓ ｎ ｅｔ ｅｔａ ｉｉｎ ｌ ｅｉｂｌ ｙｅ ａｕ ｔｏ ｔ ｏ ａ ｅ ｎ Ｍ ａｋ ｖ ｍｏ ｅ ａ ｔｒ ｆｅ ｔ ｓｒ ｃ ： ｉｃ ｈ ｒ ｄｔｏ ａ ｌ ｉ ｔ ｖ ｌ ａｉｎ ｍｅ ｈ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｒ ｏ ｄ ｌ ｎ’ ｅｌｃ ｒ ａ ｉ ｃ ｔ ｅｅｆｃ ｓｏ ｏ ｌｘ ａ ｄ ｖ ｒａ ｌ ｒ ｉｇ ｃ ｎ ｉ ｏ ｓｏ ｈ ｅｉｂ ｌ ｙ ｏ ｌｃｒ ｎ ｃ ｓ ｓｅ ，ａ ｈ ｆｅ ｔ ｆｃ ｍｐ ｅ ｎ ａ ｉｂ ｅ ｗｏ ｋ ｎ ｏ ｄｔ ｎ ｎ ｔ ｅ ｒｌ ｉｔ ｆｅｅ ｔｏ ｉ ｙ ｔｍ ｉ ａ ｉ ｒ ｌ ｂ ｌ ｙ ｅ ａｕ ｔ ｎ ｍ ｅｈ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ａ ｋ ｖｍ ｏ ｅ ｎ ｌｕ ｈ ｏ ｙ ｉ ｒ ｐ ｓ ｄ ｂ ｏ ｉｉ ｇ ｅｉ ｉ ｔ ｖ ｌ ａｉ ｔ ｏ ａ ｅ ｎ Ｍ ｒ ｏ ｄ １ａ ｄ ｃｏ ｄ ｔ ｅ ｒ ｓｐ ｏ ｏ ｅ ｙ ｃ ｍｂ ｎｎ ａ ｉ ｏ Ｍ ａ ｋ ｖｍｏ ｅ ｔ ｌｕ ｄ １ Ｓ ｉ ｂ ｌ ｙ ｃｏ ｄｍ ｏ ｅｓｏ ａｌ ｒ ａ ｅａ ｄｒ ｐ ｉ ａｅ ａｅ ｂ ｉ ｒｏ ｄｌ ｗｉｈ ｃｏ ｄ ｍｏ ｅ． ｕ ｔ ｉ ｔ ｌｕ ｄ ｌ ｆｆ ｉ ｅｒ ｔ ｎ ｅ ａｒｒ ｔ ｒ ｕ ｌ ａ ｉ ｕ ｔ ａ ｃ ｒ ｉｇ ｔ ｈ ｈ ｒ ｃｅ ｉｔｃ ｆｅ ｖｒ ｎ ｎ ｎ ｉ ｔｉ ｅ ｓ Ｔｈ ｎ ｗｏ ｋ ｎ ｏ ｄｔ ｎ ｃｏ ｄ ｃ ｏ ｄｎ ｏ ｔ ｅ ｃ ａ ａ ｔｒｓ ｉｓｏ ｎ ｉ ｍｅ ｔａ ｄ ｍａｎ ａｎ ｒ ． ｏ ｅ ｒ ｉ ｇ ｃ ｎ ｉｉ ｌ ｕ ｏ ｍｏ ｅｓａ ｅｍ ａ ｅｉ ｅｍ ｓｏ ｈ ｅ ｌ ｒ ｉ ｇｃ ｎ ｉ ｏ ｓ ｄ ｌ ｒ ｄ ｔ ｒ ｆｔ ｅｒ ａ ｎ ｗｏ ｋ ｎ ｏ ｄ ｔ ｎ ．Ｔｈ ａｌ ｒ ａ ｅｃｏ ｄ ａ ｄｔ ｅｒ ｐ ｉ ａ ｅ ｉ ｅｆ ｉ ｅｒ ｔ ｌｕ ｎ ｈ ｅ ａｒｒ ｔ ｕ ｃｏ ｄａ ｅ ｇ ｎ ｒ ｔｄ ｆｏ ｔ ｅ ｓ ｉａ ｉ ｔ ｌｕ ｏ ｅｓ ａ ｄ ｔ ｅ ｗｏ ｋｎ ｏ ｄｔ ｎ ｃｏ ｄ ｍ ｏ ｅｓ ｌｕ ｒ ｅ ｅ ａ ｅ ｒ ｍ ｈ ｕｔ ｂｌ ｙ ｃｏ ｄ ｍ ｄ ｌ ｎ ｈ ｒ ｉｇ ｃ ｎ ｉ ｏ ｌ ｕ ｄ ｌ ｉ ｉ ｔ ｒ ｕ ｈ Ｘ ｏ ｄｔ ｎ ｃｏ ｄｇ ｎ ｒ ｔ ｒ ｈ ｏ ｇ ｃ ｎ ｉｉ ｌｕ ｅ ｅ ａ ｏ ．Ｆｉａｌ ｈ ａｌ ｒ ａｅｃｏ ｄａ ｄ ｒｐ ｉ ａ ｅｃｏ ｄ ａｅ ｕ ｅ ｏ ｎ ｌ ｔ ｅ ｆｉ ｅｒｔ ｌｕ ｎ ｅ ａｒｒ ｔ ｌｕ ｒ ｓ ｄ ｙ ｕ ａ ｉ ｐ ｔ ｐ ｒｍ ｅｅ ｓ ｆ ｓ ｎ ｕ ａ ａ ｔ ｒ ｏ Ｍ ａ ｋ ｖ ｒ ｏ ｍｏ ｅ ｔ ｅ ａｕ ｔ ｔ ｅ ｒ ｌ ｂ ｌ ｙ Ｓ ｎ ｅ ｔ ｅ ｆｅ ｔ ｏ ｄ ｌ ｏ ｖ ｌａ ｅ ｈ ｅｉ ｉ ｔ． ａ ｉ ｉｃ ｈ ｅ ｆｃｓ ｆ ｅ ｖｒ ｎ ｅ ｔ ｌｃ ｎ ｉｉｎ ａ ｄ ｐ ｙ ｉｌｇ ｃ ｌ ｏ ｄｔｏ ａｅ ｔｋ ｎ ｉ ｔ ａ ｃ ｕ ｔ ｉ ｔ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｎ ｉｏ ｍ ｎ ａ ｏ ｄｔ ｓ ｎ ｈ ｓｏｏ ｉａ ｃ ｎ ｉｉｎ ｒ ａ ｅ ｎ ｏ ｃ ｏ ｎ ｎ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ｏ ｍ ｅｈ ｄ，ｔ ｅ ｒ ｌ ｂｌ ｙ ｅ ａｕ ｔｏ Ｓ ｍ ｏ ｅ ａ ｃ ｒ ｔ ｈ ｎ ｔ ａ ｆｔ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ａｋ ｖ ｔｏ ｈ ｅｉ ｉ ｔ ｖ ｌａ ｉｎ ｉ ｒ ｃ ｕ ａｅ ｔ ａ ｈ ｔｏ ｈ ｔ ｏ ａ ｅ ｎ Ｍ ｒ ｏ ａ ｉ
云服务质量评估方法研究
云服务质量评估方法研究随着云计算技术的不断发展，云服务作为一种全新的服务模式，已经成为了企业和个人获取计算资源的主要方式。
然而，由于云服务的特殊性，如虚拟化、动态性和多租户模式等，如何评估云服务的质量成为了一个重要的研究课题。
本文将从云服务的质量评估方法的研究角度出发，探讨现有方法的优缺点，并提出一种综合评估方法。
首先，传统的质量评估方法主要依赖于基于目标的测量指标，如可靠性、可用性和性能等，来评估系统的质量。
然而，这些测量指标往往不能完全适用于云服务的评估。
由于云服务的虚拟化和动态性，系统的可靠性和可用性在传统意义上可能无法得到准确的评估。
因此，需要考虑云服务特有的指标，并建立相应的评估方法。
一种有效的云服务质量评估方法是基于客户的满意度。
云服务的最终目的是为用户提供满意的服务，因此客户满意度可以作为一个重要的评估指标。
通过调查问卷或采用客户反馈的方式，可以获取用户对云服务质量的评价和意见。
然而，应该注意到用户反馈的主观性和偏见性，需要采取合适的数据分析方法来消除这些干扰。
另外，还可以利用系统日志来评估云服务的质量。
云服务平台通常会记录系统的运行日志，其中包含了系统的各项指标和性能数据。
通过对这些数据进行分析，可以获取系统在不同时间段内的性能状况，识别潜在的问题并进行改进。
这种基于日志的评估方法可以帮助云服务提供商及时发现并解决问题，提高服务的质量。
此外，网络监控也是一种常用的云服务质量评估方法。
通过对网络链路的监控，可以实时地监测网络的质量状况，如带宽利用率、延迟和丢包率等。
通过对网络监控数据的分析，可以发现网络故障或瓶颈，并采取相应的措施进行优化，以提高网络性能和服务质量。
综上所述，云服务质量评估是一个复杂的问题，需要综合考虑多个因素。
基于客户的满意度、系统日志分析和网络监控是常用的评估方法，但每种方法都有其优缺点。
因此，我提出一种综合评估方法，将客户满意度、系统日志分析和网络监控等多个指标结合起来进行综合评估。
一种基于云模型的综合评判方法_柳炳祥
和推理的模糊性、随机性 研 究 ， 传 统 的 方 法 主 要 有 统 计 学 、模 糊
概念的整体特性用云的数字特征来反映， 这是定性概念的
数 学 、粗 糙 集 等 理 论 。 统 计 学 家 认 为 ， 事 件 的 发 生 是 非 此 即 彼 的， 不存在亦此亦彼的中间状态； 模糊学家则认为事件的发生是 相对的， 是亦此亦彼的， 具有很强的模糊性。但在现实生话中， 事件发生同时具有模糊性与随机性， 并且两者有一定的关联。 因此， 李德毅教授在统计学家和模糊数学家的基础上， 提出了
由 于 概 念 层 次 的 不 确 定 性， 对 于 不 同 概 念（因 素）若 用 同 一
三 个 评 价 集 因 子 来 衡 量 ， 但 对 于 价 格 因 素 ， 却 习 惯 用 “贵 ”、
“贱”二个评价集因 子 来 描 述 。 因 此 ， 为 了 根 据 不 同 概 念 得 到 不
同定性的描述， 通过云变换来获得以上四个因素的定性描述。
（２）评判集 Ｖ＝｛Ｖｕ１，Ｖｕ２，…，Ｖｕｍ｝， 其 中 Ｖｕｉ＝｛Ｃｕｉ１，Ｃｕｉ２，…，Ｃｕｉｋ 表 示 第
ｉ 个因素的评价集，
， 表示单因素 ｕｉ 有 ｋ 个
评语中第 ｊ 个评语的云模型；
（３）单 因 素 评 价 。
单因素评价集中 Ｋ 根据单因素 Ｕｉ 来定值， 不同的 Ｕｉ 会产 生不同的 Ｋ 值， 也就是说不同的因素， 可以用不同的评语来评
表 １ 调查表反馈信息数据
图 １ 云发生器示意图
３ 基于云模型的综合评判方法
与模糊综合评判方法比较， 基于云模型的综合评判方法同
样 存 在 三 要 素 ， 即 因 素 集 、评 判 集 、单 因 素 评 判 ， 但 在 内 容 解 析
云模型理论在网络课程满意度 评价模型构建中的应用
云模型理论在网络课程满意度评价模型构建中的应用作者：牛杰李众戴艳来源：《中国远程教育》2013年第09期【摘要】本文提出一种远程教育中网络课程满意度评价模型。
利用云模型理论融合了模糊性和随机性的特点，采用改进的逆向云发生器实现评价指标评语的定性定量转换，用于描述指标的实际情况。
与传统算法相比，该方法的结果并非是单一数值表示，可以全面地反映各个指标及总体指标的实际趋势。
实验表明，评价结果详尽直观，具有一定的实践意义。
【关键词】满意度测评；云模型；逆向云发生器【中图分类号】 TP391 【文献标识码】 A 【文章编号】 1009—458x（2013）09—0036—04一、引言现代远程教育教学质量在学校教育指标中非常重要。
建立一套科学有效的教学质量评价体系，以保证教学质量的稳定和不断提高，意义深远。
在我国远程开放教育中，建立一个统一的满意度评价指标体系可以更好地帮助院校了解远程教育实施的实际情况。
在评价过程中，一般采取定性的语言，利用调查问卷的形式进行。
融合了主观模糊性和随机性的云理论[1]，实现了定性语言值与定量数值之间的自然转换，在数据挖掘[2]、智能控制[3]、系统评测[4]等领域都得到广泛应用。
在教育领域，云理论模型也得到了一些应用。
胡石元根据云模型的公式实现了教学评语的定性定量转换[5]；蒋健等在学习评价和教学质量评估中对于数据的处理，也通过了云理论模型的方法，并且实验证明了该方法的可行性和有效性[6]。
常用的评估系统模型存在不同的指标。
加权平均法[7]首先设定各项指标的权值，利用各项指标的权重系数加权平均求出最终的评价等级，快捷简单地用单一的数值实现了评价目标。
其缺点是不能反映出被评价对象单独指标的具体情况。
另外，该方法没有考虑自然语言的模糊性和评价者主体的随机性。
如果笼统地将得分合并，可能导致信息缺失。
模糊评价方法[8]根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。
评估方法对比
评估方法对比模糊综合评价法（FCEM）长安大学李世强等在方斗山隧道健康状态评价中运用模糊综合评价法（FCEM）首先，要将评价对象确定出来，分别确定出对评价对象产生主要影响的因素集的权重；其次，确定出主要影响因素中最主要的影响因子，从而构成各个主要影响因素的评价矩阵；最后把模糊评判矩阵与因素的权矢量进行模糊运算并进行归一化，得到模糊综合评价结果。
进过计算得到方斗山隧道健康状况综合评价结果为：A=4×0.588+3×0.21+2×0.12+1×0.076=3.32健康为位于微病变区间，即方斗山隧道整体的健康状态为“微病变”，与其检测结果相一致。
优缺点：模糊综合评价方法是对模糊概念的东西进行一个定量或定性的分析。
模糊评价也是个相对概念，对评价结果不能取绝对的认可和不认可，而是用一个模糊集合来反映事物的好坏所占的比例。
创新点在于在方斗山隧道的健康状态评价中，权重的赋值是主观与客观因素的结合的结果，比如对隧底病害的评价，很少有文献来详细的说明如何对隧底病害进行分级，所以在对没有确定判别标准的条件下，就要结合当时的实际结果以及前人的经验值对其判定，最后的评价结果与检测报告的结果还是相一致的。
多态贝叶斯网络法徐惠云等在基于贝叶斯网络的运营隧道结构风险评估研究中，详细介绍了多态贝叶斯网络与常见风险评估方法，借助文献资料和专家知识等手段将辨识出的风险因素划分为五个风险等级并给出划分标准。
然后建立影响运营隧道结构安全的风险拓扑网络结构图，在运营隧道风险评估系统中，若仅用确定的数值来描述风险事件发生的可能性，就容易忽略变量的变化程度对系统安全的影响。
因此，论文在多态的风险拓扑网络结构图的基础上利用多态贝叶斯方法进行风险评估，提高评估结果的准确性和实用性。
总而言之，贝叶斯网络是图论和概率论的结合产物，它通过有向无环图表达变量之间的依赖关系和影响度。
优缺点：贝叶斯网络被广泛应用到众多领域的风险评估中。
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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。
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：
主讲：杰敬夺 编辑：姚红红 ppt制作：刘哲 资料：樊亚琴 汇总编排校对：郭晶 、 张玉祥
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、
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。
• 不确定性有两种: 随机性和模糊性。统计学和模
糊学用各自的方法认识客观世界, 形成不同的评
价结果。
• 通常, 云理论所得的结果更加符合实际情况，因
为它结合了模糊与随机二者之间的关系。
作业题
仔细阅读一下两篇文献
• 《一种定性定量信息转换的不确定性模
型———云模型》
• 《一种基于云模型的综合评判模型》
65 分和68 分, 射手丙的成绩最优, 射手乙的成绩优于甲。 这里的53 分、65 分以及68 分与统计学家所给的90 分、 100 分是不同的概念。 返回
云理论研究者
• 射手射中或射不中带有随机性 • 射中的程度又带有模糊性 • 每次射击的弹着点可以看作是一个云滴, 射击若干
次后形成的云团的整体特征反映了射手总体水平
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。
• 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 ) ;
• 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;
– 熵( En1 , En2) 一方面反映弹着点的随机性, 即分别在水平 和垂直方向上相对于期望值的离散程度, 另一方面又体现了 射中的模糊性———隶属度; – 超熵( He1 , He2) 反映了熵的离散程度, 可以称为二次熵(熵
• 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[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)
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
逆向发生器算法
返回
逆向发生器算法
返回
云发生器算法
返回
特别鸣谢
1、首先感谢物流工程系所有老师们对我们在
学习上的指导。 2、然后更加感谢我们的班主任李明芳老师在 这三年多的时间里对我们进行各方面的指 导和悉心照料。
特别鸣谢
手的击中概率为0. 9 , 按照百分制计总成绩, 可为90 分,
射手乙和丙的十次射击全部上靶, 成绩都为100 分。因 此, 射手乙和丙的水平相当, 都优于甲。 返回
模糊学家观点及结论：
• 模糊学家认为, 中与不中的是相对的, 取决于
弹着点离靶心的距离, 难以明确一个边界对 中与不中进行精确的划分, 这种亦此亦彼的 事件中所包含的不确定性, 称为模糊性。
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
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。 – 例如, 射手甲经过10 次射击, 9 次上靶, 一次跑靶, 则射
标从靶心开始分为十个等级表示击中目标的程度, 依次为
10 环、9 环、⋯、1 环, 跑靶为0 环, 对应的隶属度分别为 1 ,0.9 , ⋯, 0.1 , 0 , 用弹着点在靶纸上所处环数作为射击
的成绩。射手的总体水平, 还可以借助统计学, 采用公式S
COR E = 环数之和。
• 借助统计学的模糊学方法给出他们的总成绩分别为53 分、
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。
二维云
• 二维云的数字特征：期望值(Ex1，Ex2)、熵(En1，En2)
和超熵(He1，He2)表示。
• 期望值(Ex1，Ex2)反映了相应的由两个定性概念原子组合
成的定性概念的信息中心值。
• 熵(En1,En2)反映了定性概念在坐标轴方向上的亦此亦彼
性的裕度。
• 超熵(He1，He2)反映了二维云的离散程度。
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