云模型在环境经济问题研究中的应用综述

环境经济问题研究中,模糊性和随机性是客观存在的.从李德毅院士研究隶属云概念开始,云模型理论已经发展成为由云模型、云变换、云推理等组成的理论与方法体系,其相关理论在环境经济学研究领域的应用及前景已经初露端倪.云模型理论在知识表示、数据挖掘、智能控制和演化算法等领域已经取得了丰硕成果,但是在环境经济领域的研究与应用成果较少.环境经济领域研究中,变量的时、空、量、序表示,大气、水、土壤污染的评判和数据挖掘,数据的定性定量转换等诸多研究可以应用云模型及其相关理论,已有的云模型在环境经济领域的应用成果也表明,云模型理论在环境经济领域具有十分广泛的应用前景.     

扩展的正态云发生器

正态云模型是一种最基本的云模型,用于定性概念与定量描述之间的不确定性转换.根据实际定性概念的含义,可扩展为三角云、半正态云和正态组合云.将云模型的数字特征期望理解为函数或图形,提出函数云、分形云等扩展云模型.给出各种扩展云模型的云发生器算法,有效地扩大地云模型的应用场合.     

论正态云模型的普适性

分布函数是分析随机现象的重要工具，正态分布是最重要的概率分布，在自然科学和社会科学中应用广泛；隶属函数是模糊集合的基石，正态隶属函数也有广泛的应用。但是，精确确定一个模糊概念的隶属函数已经成为模糊学应用的瓶颈。云模型把随机性和模糊性结合起来，用数字特征熵，揭示随机性与模糊性的关联性，并用来表示一个定性概念的粒度。正态云模型通过期望、熵和超熵构成的特定结构发生器，生成定性概念的定量转换值，体现概念的不确定性。这种特定结构不但放宽了形成正态分布的前提条件，而且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，因而更具有普遍适用性，更简单、直接地完成了定性与定量之间的相互转换过程。     

一种企业员工绩效的不确定性评估方法

在企业的发展与成长中,对于企业员工的绩效评估是一个基础的问题。该文提出一种具有不确定性的定性评估方法,该方法基于云模型在定性概念和定量数据之间进行不确定性转换的桥梁作用,根据实际问卷调查得到的评估数据,利用逆向云算法生成绩效评价特征向量,得到评价云图。该方法较好地解决了传统定量评估方法存在对数据硬性划分的问题,也克服了基于模糊数学的定性评估方法中的隶属度定义主观性强、缺乏定量分析等不足。并以某上市公司的员工绩效评估为实例,验证了方法的有效性,为企业员工绩效评价提供了新的方法。     

云模型在水资源供求预测中的应用

云模型是表示某个定性概念与其定量表示之间不确定性转换模型,它将概念的模糊性和随机性结合在一起,对不确定性问题的解决有着很强的鲁棒性.文章将云模型运用于水资源供求预测中,初步解决了水资源预测中所存在的模糊性和随机性问题.实验结果表明,该方法预测精度优于普通预测方法,与实际值基本吻合.     

云计算--实现概念计算的方法

云理论是实现概念的定性值与数字的定量值之间自然转换的有力工具．本文在云理论的基础上，提出了实现概念计算(也叫简化计算)的云计算方法．概述了云模型与不确定推理；给出了计算的逻辑描述，将计算过程抽象成为推理过程；运用机器学习的方法，给出了计算云化的过程，并且采用不确定推理的方法，给出了云的计算过程；简单阐述了云化计算的系统实现．     

基于云模型的时间序列预测

在日常生活中广泛存在着各种时间序列数据,发现时间序列知识、对时间序列进行预测正成为数据挖掘与知识发现的重要内容.首先提出了基于云模型的时间序列预测机制,该机制以云理论为知识表示的理论基础,提出了两种预测知识:准周期变化规律和当前趋势,并综合两种不同粒度的预测知识实现了时间序列的预测.然后着重于运用云模型进行知识表达、定量数值与定性知识的转换以及综合不同时间粒度的知识进行时间序列预测.     

基于云模型和熵权法的配电网项目融资租赁风险评估

为合理评估配电网项目融资租赁的风险,构建了全面的配电网项目融资租赁风险评估指标体系,提出了一种基于云模型和熵权法的综合评估模型,用于对配电网项目融资租赁风险进行评估。云模型能够实现定性概念与定量数据之间的自由转换;并能够同时表征风险的随机性和模糊性。熵权法则可以客观地确定各指标的权重。选取某个省公司配电网融资租赁项目,运用云模型和熵权法对其风险进行了评估,评估结果直观且符合实际。     

基于云理论的工程项目风险评价

云模型是一种实现定性与定量之间的不确定性转换模型.通过层次分析法建立了工程项目风险评价指标体系,利用云模型实现了云理论在工程领域的初步应用,并对工程项目风险进行评价,使其更加具有实用性.     

定量型数据转化为定性数据关联规则挖掘方法

定量型数据转化为定性数据进行关联规则挖掘方法是将数据库中之数量型数据先基于智能模型梯形云模型进行定性数据转化为概念,然后利用得到的概念对数量型数据进行定性处理,处理后的数据就可以使用布尔型关联规则挖掘算法进行挖掘。     

基于云理论的斜拉索耐久性风险评估

为了有效地避免事故的发生,给项目的安全提供前瞻性意见,提出一种基于云理论和ALARP准则的空间风险分析法.首先引入“可预兆性”作为风险指标,建立三维风险空间.随后定义了“风险界面”的概念,并以风险指标等级为变量建立界面方程.通过修改变量系数调整风险空间形态,实现不同评估需求下对风险指标的赋权.最后,根据云运算法则建立风险空间云模型和评估样本云模型,并基于样本云模型生成大量云滴,带入风险空间正向云发生器中计算平均确定度,作为确定最终风险评级的依据,实现了风险评估过程的完全量化.以斜拉索耐久性风险评估为例,验证了新方法与规范的相符性和可行性.     

中国“智慧国土”工程建设现状与发展

 随着生态文明体制改革的不断深入、自然资源监管体制的不断完善、国土空间用途管制的全面实施,迫切需要云计算、物联网、大数据等新一代信息技术支撑下智慧国土建设理念的创新和思路的完善。基于中国独特的社会经济背景,在分析中国"智慧国土"工程建设历程、主要内容和基本特征的基础上,以江苏省为典型案例,阐述了中国"智慧国土"项目建设的共性特征和一般路径;从国土"大数据"集成、国土可持续利用能力评价与动态管理、国土利用空间格局动态模拟与监测、国土空间管制分区仿真模拟、基于"大数据"的风险预警与风险联动管理5个层面,提出了构建基于国土空间用途管制的智慧国土框架体系。     

一种关系数据库中基于云模型关联规则的提取

为了发现有效的关联规则，属性在比较高的水平被范化，允许相邻属性值或者语言项的重量．这种软划分可以映射人类的想法，同时使发现的知识鲁棒．利用云模型的理论与方法求解数量关联问题，给出了一种云关联规则的定义，并提出了基于云模型理论支持度和置信度的计算方法，最后提出了一种提取算法Cloud model A．这种方法较好地软化了数量属性论域的划分边界，从而使得挖掘出的云关联规则更容易被人理解。     

基于云模型的定性评价方法

基于自然语言的定性评价在人类活动中有着广泛应用.逆向云能有效实现从定量数值到定性概念的转化,用3个数字特征表示定性概念.概念提升操作可以将用数字特征表示的原子概念组合成粗粒度的综合概念.通过儿童健康发育状况评测实例,验证基于逆向云和概念提升的定性评价方法的实用性、全面性和有效性.     

基于量化相对约简格的分类规则发现

分类是数据挖掘中的一个重要问题．概念格通过概念的内涵和外延及泛化和例化之间的关系来表示知识,因而适用于从数据库中挖掘规则的问题描述．在量化的相对约简格基础上,提出一种新的分类规则发现算法,该算法的生成结果剔除了冗余的分类规则,算法在时间性能、空间性能等方面均有较大的提高．     

基于云模型的土地投资层次灰关联度决策

土地市场竞争日益激烈,这对决策的科学性和精确性提出了更高要求.土地投资决策系统是非线性的灰色系统,传统评价方法具有一定的局限性.应用云模型及云的不确定性推理,将地块因子水平的定性评价量化为分值,实现语言的定性概念与其定量表示之间的转换;并进一步结合灰色关联度理论,建立新的决策模型.通过实例分析和对比研究,验证了该方法的有效性.云理论在决策领域的应用必将会提高决策水平.     

一种基于质量云的软件质量评估方法

软件质量评估是软件质量保证的关键技术,具有多属性、模糊性和不确定性的特点.基于云模型在非规范知识的定性、定量表示及其相互转换过程中的优良特征,提出了一种基于云模型的软件质量量化评估方法.该方法使用软件质量云的期望和超熵对软件质量进行定量评估,利用质量变化云刻划软件质量的变化情况,为进一步的质量评估提供依据.实验结果表明,该方法能够有效地支持软件质量评估决策过程,在有效性和精确度上有显著优势.     

城市公园绿地游憩供需协同度评价及优化策略

【目的】以公园绿地与居民人口间的供需平衡及协同发展为目标导向,提升公园建设的时效性,为建设低碳、高效、节约、环保的城市绿地系统提供科学依据。【方法】综合选取定性与定量指标,构建游憩供需系统评价体系和协同度量化模型,以郑州市主城区为例,对供需协同度在行政区单元的空间分异进行评价分析,并结合上位规划,利用ArcGIS中的位置分配功能对公园绿地的空间格局进行优化。【结果】郑州市主城区公园绿地游憩供需系统总体呈低级协调等级和供给滞后类型,新老城区间存在供需错位现象。各行政区存在供需空间差异,金水区协同等级最高但供需差距最大,经开区协同等级最低而供需差距最小;通过对供需系统进行提质增量、跨界融合的协同优化,金水区和经开区的供需协同度增量分别为0.047 4和0.121 8。【结论】利用构建的评价体系和模型可以较准确地反映出公园绿地游憩供需协同度的空间格局,从而有效指导供给侧各项指标的协同优化,提升公园绿地的供给能力,缩小各区内部的供需差距和新老城区间的资源差距。