类正态分布数据云模型的预测算法

• 作者: 刘昕 李燕 王兆红 肖孟强
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 类正态分布 云模型 数字特征 隶属度 预测
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 78-79,105
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 3461字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2009.09.024

摘要

类似正态分布在实际的生活与生产中分布最为广泛,精确确定的模糊概念隶属函数严重影响该类数据的预测精度.云模型把随机性和模糊性结合起来,用数字特征期望、熵和超熵,揭示随机性与模糊性的关联性.基于正态云模型设计预测算法,放宽形成正态分布要求的前提条件,把精确确定隶属函数放宽到构造正态隶属度分布的期望函数,更简单、直接地完成类正态分布的数据的预测,因而更具有普遍适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘昕	潍坊学院计算机与通信工程学院	7	23	3.0	4.0
2	李燕	潍坊学院计算机与通信工程学院	6	14	2.0	3.0
3	肖孟强	潍坊学院计算机与通信工程学院	9	17	2.0	4.0
4	王兆红	潍坊学院计算机与通信工程学院	21	63	4.0	7.0