基于逆向条件云发生器的评价模型研究

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1、基于逆向条件云发生器的评价模型研究王丹丹李美花崔家佐大连理工大学城市学院摘要：云模型解决事物定性与定量的问题效果显著，将难以界定的和不易描述的模糊现象用有限的数据特征表示，并构建云图实现可视化描述。笔者以电子商务专业学生学科成绩为数据特征加上X条件，生成等云模型参数并以云图的形式显示评定效果。通过实验验证了基于逆向云条件发生器的评价模型在班级综合成绩评价中有良好的适用性。关键词：云模型;逆向云;评价;作者简介：王丹丹（1985-）,女，黑龙江七台河人，硕士研究生，实验师。研宄方向：人工智能及其应用。ResearchonEvaluationModelbasedonConverseCondi

2、tionCloudGeneratorWangDandanLiMeihuaCuiJiazuoCityInstitute，DalianUniversityofTechnology;Abstract：Thereisasignificanteffectonsolvingqualitativeandquantitativeproblemsbycloudmodel.Thefuzzyphenomenawhicharedifficulttobedefinedandhardtodescribearerepresentedbylimiteddatafeatures,establishedacloudmode

3、ltodescribevisually.Inthispaper,theXconditionareusedasthedatacharacteristicsofe—commercestudents,andtheparametersofthecloudmodelaregenerated.Theevaluationresultsareshownintheformofcloud.Theevaluationmodelbasedonthereversecloudconditiongeneratorhasgoodapplicabilityintheevaluationofclasscomprehensi

4、veperformance.Keyword：cloudmodel;inversecloud;evaluation;客观世界中的很多事物具有不确定性，比如高个子、好天气、不错的收入等UL不确定的事物由于具有模糊性、时变性、不完整性等，使得其性质难以界定和描述。同时，对于同一事物由于对该事物的认知不同，评价结果往往差距很大。如何判断与有效界定某类事物的性质，成为一个重要的研究热点问题。云模型以自然语言为结合点，将具有某类数字特征的事物进行定性描述，将定性的事物用定量的数据待征表示，并以云阁的形式可视化显示事物分布的离散与集中程度m,为事物的定性描述与定量分析之间的转化提供了有力的支持。1云模

5、型的数字特征云滴是云模型的棊本组成元素，云图由大量的云滴构成，可以由云图生成云滴直观显示数据分布特征位1。云模型的概念采用Es、En和He三个数据待征参数来描述:Es作为数据的均值表示云滴在论域空间中分布的期望，是隶屌度为1的点，也是云图中的最大极值点;En是以Es为参数的熵，代表了事物的不确定程度，是云滴偏离群的程度或事物的模糊度量;He是以En为参数的超嫡，是Es更深层次的度量，它代表了熵的离群程度和模糊性。2逆向云发生器云模型提供了两种用于定量描述与定性描述的方法，即正向云发生器与逆向云发生器m。由定性的事物特征产生定量的事物描述为正向云发生器，由定量的数据描述定性的事物特征采用逆

6、向云发生器。对已知数据特征的事物进行定性概念的描述属于逆向云发生器的范畴。逆向云发生器的生成首先通过计算样本的均值作为构建云发生器的期望Es，体现在在云图中的最高点;然后根据期望值生成嫡En，它反映丫云滴在云图的跨越大小，即数据的分布范围，En越大分布范围越大，En越小分布范围越小;最后生成超熵He,它反映了云滴在云图中的离散程度，He越小云滴越集中，He越大云滴越分散。期望熵Es、熵En、超熵He的触发机制如下：3X条件逆向云发生器评价模型假定U是具有确定数值的定量论域，C是U的定性概念，如果数值xeu,同时X在C上具有稳定的倾向，则C在论域区间［0，1］上的数据分布形成云。基于X条件

7、的云发生器对x的条件加以限定并生成一定数量满足条件的云滴（X，P）。选取电子商务专业全体学生课程成绩为研究对象，以班级为单位构建云模型。对学生课程成缋提取特征，根据学分和分值加权计算得到每位学生学分的均值。设定X条件为［40，100］值域区间，云滴的隶属度为［0，1］，构建基于X条件的逆向云发生器并进行评定。4预测验证和分析因为学生课程成缋信息具有一定的随机性，而以班级为单位的学生课程成缋具有更多的变数与可能，这就增加了评价班级综合