雲模型[概念詞]:雲模型是雲的具體實現方法，也是基於雲的運算、推理和控制 -百科知識中文網

概述

隨著不確定性研究的深入，越來越多的科學家相信，不確定性是這個世界的魅力所在，只有不確定性本身才是確定的。在眾多的不確定性中，隨機性和模糊性是最基本的。針對機率論和模糊數學在處理不確定性方面的不足，1995年我國工程院院士李德毅教授在機率論和模糊數學的基礎上提出了雲的概念，並研究了模糊性和隨機性及兩者之間的關聯性。自李德毅院士等人提出雲模型至今，雲模型已成功的套用到自然語言處理、數據挖掘、決策分析、智慧型控制、圖像處理等眾多領域。

基本概念

定義

設是一個普通集合。, 稱為論域。關於論域中的模糊集合，是指對於任意元素都存在一個有穩定傾向的隨機數，叫做對的隸屬度。如果論域中的元素是簡單有序的，則可以看作是基礎變數，隸屬度在上的分布叫做隸屬雲；如果論域中的元素不是簡單有序的，而根據某個法則，可將映射到另一個有序的論域上，中的一個且只有一個和對應，則為基礎變數，隸屬度在上的分布叫做隸屬雲。

數字特徵

雲模型表示自然語言中的基元——語言值，用雲的數字特徵——期望Ex，熵En和超熵He表示語言值的數學性質。

期望 Ex：雲滴在論域空間分布的期望，是最能夠代表定性概念的點，是這個概念量化的最典型樣本。

熵 En：“熵”這一概念最初是作為描述熱力學的一個狀態參量，此後又被引入統計物理學、資訊理論、複雜系統等，用以度量不確定的程度。在雲模型中，熵代表定性概念的可度量粒度，熵越大，通常概念越巨觀，也是定性概念不確定性的度量，由概念的隨機性和模糊性共同決定。一方面, En是定性概念隨機性的度量，反映了能夠代表這個定性概念的雲滴的離散程度；另一方面，又是定性概念亦此亦彼性的度量，反映了在論域空間可被概念接受的雲滴的取值範圍。用同一個數字特徵來反映隨機性和模糊性，也必然反映他們之間的關聯性。

超熵 He：熵的不確定性度量，即熵的熵，由熵的隨機性和模糊性共同決定。反映了每個數值隸屬這個語言值程度的凝聚性，即雲滴的凝聚程度。超熵越大，雲的離散程度越大，隸屬度的隨機性也隨之增大，雲的厚度也越大。