云模型的MATLAB实现

clear;
clc;
N=3000;
Ex=0;
En=1;
He=0.1;
CloudDrp = zeros(2,N);
for i=1:N
E_n = normrnd(En,He,1,1); %随机生成一个一行一列的以En为期望，以He为标准差的正态分布的数，这个数就是下一个正态分布的标准差
CloudDrp(1,i) = normrnd(Ex,E_n,1,1); %生成横坐标，也就是云滴的取值
CloudDrp(2,i) = exp(-(CloudDrp(1,i)-Ex)^2/(2*E_n^2));%钟形隶属度函数，得到纵坐标，隶属度
end
plot(CloudDrp(1,:),CloudDrp(2,:),'.')

云模型的相关原理，可以参见《不确定性人工智能》等书籍，其主要有三个参数：熵，超熵和期望。我用一句话总结的就是取值符合“一个熵符合高斯分布的高斯分布”，隶属度符合钟形隶属度函数。上面的代码中，横坐标是取值，纵坐标表示隶属度，这个一定要搞清楚。