【摘 要】
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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
【机 构】
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北京电子系统工程研究所,解放军理工大学
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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
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