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基于云模型效能评估的Matlab实现
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更新于2023-05-27
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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。
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基于云模型效能评估的基于云模型效能评估的Matlab实现实现
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。
摘摘 要:要: 对基于
关键词:关键词: Matlab;云模型; 效能评估
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]。
本文描述了单因素条件下基于云模型效能评估的方法、步骤,并通过Matlab语言予以实现。
1 云模型简介云模型简介
1.1 云的基本概念云的基本概念
云[3]是用自然语言值表示的某个定性概念与定量表示之间的不确定性转换模型,具有直观性和普遍性。它主要反映概念上
的不确定性,即模糊性(边界上的亦此亦彼性)和随机性(发生的概率)。云的数字特征用3个参数来描述,即期望值Ex(Expected
Value)、熵En(Entropy)和超熵He(Hyper Entropy),3个数字特征整体表征一个概念,记做CG(Ex,En,He)。其中期望值Ex
为概念上的原型值(中心值、标准值),最能代表这个定性概念的数值;熵En为概念不确定程度的度量,熵越大,概念相对
越模糊;超熵He为熵的不确定程度的度量,即熵的熵,反映了云的离散程度。
1.2 云发生器云发生器
云发生器CG(Cloud Generator)指被固化了的云模型生成算法,主要有正向云发生器和逆向云发生器两种。
逆向云发生器实现定量数值到其定性语言值的转换,即从给定的云滴样本中求出正向云发生器的3 个特征数字,从而实现对
样本数据的定性评价。
由于在大多数的系统效能评估中,通过采样往往只能得到表示某个概念的一组数据值,这种单因素逆向云算法是根据云的
统计特性,仅仅利用云滴xi 的定量数值来还原出云的3个参数,如图2所示。
逆向云发生器CG-1(Ex,En,He)的算法[4]:
2 基于云模型的系统效能评估步骤基于云模型的系统效能评估步骤
基于云模型的系统效能评估方法,就是选取系统中的关键性指标,再将定性指标用正态云表述出来,根据系统指标分层结
构,在不确定的情况下较为客观地对系统进行综合效能评估。该方法有3个关键因素:指标集U、权重因子集W和评价集V,其




















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