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。