梯形云模型在概念划分及提升中的应用

云模型是定性概念与其定量表示之间进行不确定性转换的有效工具。目前对正态云模型已有较多研究,但对梯形云模型方面的研究很少。相对于正态云模型而言,梯形云模型在生活中更具一般性,用梯形云表示数值型语言概念有其特有的优势。给出了梯形云的一些相关定义,并且在分析了云理论中现有的基于正态云的概念划分和概念提升方法的基础上,提出了引入梯形云模型后新的云变换和软或操作方法,这些方法为解决数据发掘中许多关键问题提供了基础。

高维云模型及其在多属性评价中的应用

提出核空间高维云模型并将其应用于多属性评价问题.基于样本取值范围计算云模型的数字特征,生成云模型表达样本属性值与其属于期望值的隶属度之间的关系.在一维云模型的基础上,建立样本的多属性核空间高维云模型.对核空间内的样本,高维云模型的隶属度取值为1;基于样本在核空间高维云模型中的隶属度对样本进行多属性评价;应用核空间高维云模型,对地理信息系统内选定区域进行评价,选出适合作为观察所的位置,并对选取结果进行分类.该模型的多属性评价效果良好.

基于云模型的黄河故道砀山酥梨气候适宜性分析

选取黄河故道砀山酥梨代表性产地砀山县为样点,利用梨树物候期长期定位观测资料和气象监测数据,基于云模型理论建立了光、温、水气候适宜度。采用加权综合法和几何平均法,确定不同物候期和年际气候适宜度。结果表明,日照适宜度可由左半云,气温与降水适宜度可由梯形云来刻画。综合气候适宜度与梨果实际单产、气候产量和单株产量的相关系数分别为0.4452(P<0.05)、0.3734和0.5620(P<0.01)。1961-2015年,砀山酥梨气候适宜度变化趋势不明显,但1961-1989年和1990-2010年分别为气候适宜度偏高与偏低时段,1987年为气候适宜度累计距平最大年份。研究期间,气温适宜度呈极显著增加趋势,每10a约增加0.0274。日照与降水适宜度无明显变化趋势,降水适宜度平均值比日照和气温适宜度低,且变异系数是日照和气温适宜度变异系数的4倍。各物候期气候适宜度未呈现趋势性变化,但萌芽期和花期的气候适宜度偏低,在0.50~0.53,且变异系数较大,在45.0~57.0。其它物候期气候适宜度和变异系数相对偏小。在气候变化背景下,气温升高对梨果生长有利,砀山酥梨生产中应加强萌芽-花期的管理,以增强梨树的气候适宜性。

基于云变换的突发事件属性概念树的构建

针对突发事件属性具有模糊性、随机性等特点,将云变换理论引入到突发事件属性概念树构建研究中,在原有算法基础上,引入梯形云模型,提出一种基于多类型云的概念提取方法,不仅较好地解决了突发事件属性的模糊性、随机性等不确定性问题,而且在提高拟合数据分布曲线精度的同时减少云模型的个数。以全球恐怖主义研究数据库为例,正确有效地构建nkill属性概念树,为高质量地进行数据挖掘提供科学而有效的数据预处理方法。

基于梯形云的数量型关联规则挖掘方法

本文所给出的数量型关联规则挖掘方法是将数据库中之数量型数据先基于梯形云进行概念划分,然后利用得到的概念对数量型数据进行布尔型处理,处理后的数据就可以使用成熟的布尔型关联规则挖掘算法进行挖掘。

一种物联网安全属性概念提取方法

研究物联网安全属性的风险精确评估问题,传统的划分方法不能有效反映数据间的实际分布规律和边界划分,使得最终不能得到令人容易理解的关联识别。针对物联网安全数据分布的随机性,运用云变换从定量数据中获取数据的范围和分布规律,将精确的数值转换成恰当的定性描述,在此基础上提出了一种梯形云概念提升算法。实验结果表明,运用云变换算法可以有效地将数量型属性的定义域划分为多个云的定性概念,对划分结果进行合理提升,最终得到易理解的、有效的关联规则,输出的概念层次更符合实际,为物联网安全的准确评估提供了依据。

利用梯形隶属云挖掘数量型数据关联规则

数量型数据关联规则挖掘方法是将数据库中之数量型数据先基于梯形隶属云进行概念划分,然后利用得到的概念对数量型数据进行布尔型处理,处理后的数据就可以使用成熟的布尔型关联规则挖掘算法进行挖掘。

基于云模型的影像地图质量综合评估

利用云模型定性和定量之间的转换关系,提出了基于云模型理论的影像地图质量综合评估模型,建立了二级指标的综合云模型、评语集的梯形云模型、最终评价模型等,将影像地图的质量评价结果以概率分布的形式给出。经实例证实,该模型的评价结果直观、可靠,更加符合实际。

基于正态云和双半降梯形云的敏感设备电压跌落故障水平评估

敏感设备电压跌落故障水平评估难点集中在:系统侧电压跌落严重程度和敏感设备电压耐受能力曲线(voltage tolerance curve,VTC)不确定区域的随机性、模糊性难以准确界定和刻画。根据不确定性数学理论,提出一种基于正态云和双半降梯形云的敏感设备电压跌落故障水平评估模型。该模型基于监测数据生成正态云模型,能够实现对系统侧电压跌落程度的不确定性刻画;引入双半降梯形云模型,实现敏感设备VTC曲线不确定性刻画;根据云滴隶属度极大判定原则形成故障状态判定策略;引入场景加权原则,消除不同云滴场景对"敏感设备故障"概念贡献度差异性。与蒙特卡洛方法对照仿真表明:模型能够同时兼顾随机性和模糊性,且评估过程中不涉及概率分布函数或隶属度函数的求取,具有简单、高效、结果稳定、适用范围广的特点。

基于单值中智语言信息的扩展AQM云模型群决策

针对带有单值中智语言信息的多准则决策问题,本文引入云模型对决策信息进行处理。首先,给出单值中智语言数与梯形云的转换方法;其次,定义了梯形云的似然测度和优势关系,并对其性质进行分析;再次,从评价信息的个体影响与准则之间的交互关系两个角度出发,给出一种基于似然差异度和熵理论的准则权重求解模型。最后,提出了一种基于似然测度的扩展Alternative Queuing Method(AQM)法,并以共享单车评估为例验证了权重确定方法和扩展AQM法的可行性和有效性。