您的位置:山东大学 -> 科技期刊社 -> 《山东大学学报(工学版)》

山东大学学报(工学版) ›› 2012, Vol. 42 ›› Issue (5): 130-134.

• 其他 • 上一篇    

基于正态分布区间数的云滴获取算法

李修海1,于少伟2*   

  1. 山东英才学院 1.商学院; 2.计算机应用技术研究所, 山东 济南 250104
  • 收稿日期:2012-05-08 出版日期:2012-10-20 发布日期:2012-05-08
  • 通讯作者: 于少伟(1981- ),男,山东威海人,讲师,博士,主要研究方向为交通流数据挖掘.E-mail: yushaowei0505@126.com
  • 作者简介:李修海(1974- ),男,山东淄博人,讲师,硕士,主要研究方向为数据挖掘与智能决策分析.E-mail: lxh912@163.com
  • 基金资助:
    山东省自然科学基金资助项目(ZR2009GQ016)

Cloud droplets obtaining algorithm based on normal interval number

LI Xiu-hai1, YU Shao-wei2*   

  1. 1. School of Business; 2. Institute of Computer Application Technology, Shandong Yingcai University, Jinan 250104, China
  • Received:2012-05-08 Online:2012-10-20 Published:2012-05-08

摘要: 为解决逆向云构建中云滴难以获取的问题,在深入分析传统的逆向云发生器算法的基础上,在“所有模糊隶属函数曲线可构成一个模糊隶属函数曲线簇,模糊隶属函数曲线簇可看作近似云”的思想启发下,提出基于正态分布区间数的云滴获取算法。该算法通过在期望曲线上生成正态随机数并依次代入各隶属函数的方法来获取云滴。实验分析表明:该算法可以以较少的调查数据获取大量的云滴且获取的云滴符合正态云的分布规律。

关键词: 正态云模型, 逆向云, 正态分布区间数, 云滴

Abstract: Cloud droplets are difficult to be obtained in constructing backward cloud. To slove the problem, a new algorithm using normal interval number was proposed by analyzing the traditional algorithms of backward cloud and in the inspiration of the idea that all fuzzy membership functions could form a curve cluster which could be regarded as an approximation to a cloud.The new algorithm could obtain the cloud droplets by generating some normal numbers in expectation curve and substituting them in each membership function.Experimental results showed that the algorithm could get abundant cloud droplets,which could meet the distribution of normal cloud model.

Key words: normal cloud model, backward cloud, normal interval number, cloud droplets

中图分类号: 

  • C934
[1] 熊文涛,冯育强. 基于决策人满意度的区间UTA方法[J]. 山东大学学报(工学版), 2016, 46(2): 72-77.
[2] 曾文艺1, 赵宜宾1,2. 基于区间值相似度集合的区间值近似推理[J]. 山东大学学报(工学版), 2013, 43(2): 96-100.
[3] 晏力,阮艳丽,裴峥*. 语言值区间二元组能量平均算子及其应用[J]. 山东大学学报(工学版), 2013, 43(1): 115-122.
[4] 胡钢,冯向前,陈欣,曹力 . 带时频区间精度小波神经网络的信号仿真研究[J]. 山东大学学报(工学版), 2008, 38(1): 96-100 .
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!