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云模型理论综述云模型理论是李德毅院士及其领导的研究小组所提出的一种全新的理论，它的出现主要用于解决现实系统定性概念与定量数值之间的不确定性转换问题。
目前在很多研究领域用语言表述一个事实时会面临两类问题：模糊性（边界的亦此亦必性）和随机性（发生的概率），当对客观世界给出定性概念后，需要经历将定性概念转化为可以用数字进行定量分析的过程，而在此转化过程中，必然涉及到模糊性和随机性的问题。
传统的模糊性理论作为处理模糊性问题的主要工具，用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性，但是这种利用一个精确隶属度函数来描述模糊集的方法，其已经将模糊概念强行纳入确定数据的讨论中，则以此为基础而引申出的叙述和分析都变的不再模糊，这也就是传统的模糊性理论的不彻底性问题。
传统的随机数学是解决模糊概念和定性概念之间的概率性问题的方法，当一个定性概念转化为定量概念后，每个转化后的数据只是依据一定概率存在，但是概念所代表的模糊区间却无法确定。
而云理论则很好地将两者特性结合。
一、云理论的原理和特征云理论的主要特点在于将概念的模糊性和随机性特征结合在一起，解决了非线性与不确定性的问题。
云理论解决概念模糊性和随机性特征的原理如下：其假设一个精确数值量组成的集合{}U x =，称为论域。
T 是与U 相联系的语言值。
U 中的元素x 对于T 所表达的定性概念的隶属度()T C x （或称x 与T 的相容度）是一个具有稳定性的随机数，隶属度在论域上的分布成为隶属云，简称云。
隶属度()T C x 在[0,1]中取值，云是从论域U 到区间[0,1]的映射，即()T C x ：[0,1]U −−→ 1、 由于()T C x 是一个随机分布，所以x U ∈到区间[0,1]的映射是一对多的转换，同时由于x 对于T 的隶属度是一个概率分布而非固定值，从而产生的云是一条具有一定厚度的云体，而不是一条清晰的隶属曲线。
2、 云由许多云滴组成，一个云滴是定性概念在定量数据上的一次实现，单个云滴无法表达什么，并且在不同时刻产生的云的细节也可能不尽相同，但是具有整体形状的云却能够反映概念的基本特征。
模型不确定性评估与分析第一章引言1.1 研究背景与意义模型在科学研究和工程实践中起着重要的作用。
然而，由于模型的不确定性，我们在使用模型进行分析和预测时需要考虑到这一点。
因此，对于模型的不确定性进行评估和分析是非常重要的。
1.2 研究目的与方法本文旨在探讨如何评估和分析模型的不确定性。
首先，我们将介绍模型不确定性的概念，并讨论其在科学研究和工程实践中的重要性。
然后，我们将介绍一些常用的评估方法，并探讨它们各自的优缺点。
最后，我们将以一个实际案例来说明如何应用这些方法进行模型不确定性评估与分析。
第二章模型不确定性概述2.1 模型及其应用模型是对真实世界或某个系统进行简化和抽象后得到的描述工具。
它可以帮助我们理解系统行为、预测未来发展趋势以及指导决策制定。
2.2 模型不确定性概念由于现实世界非常复杂且难以完全描述，模型在描述系统时通常会引入一定的不确定性。
模型不确定性是指模型输出的不确定程度，即在给定输入条件下，模型输出可能存在的误差或偏差。
第三章模型不确定性评估方法3.1 参数不确定性评估参数是模型中的重要组成部分，它们直接影响着模型的输出。
参数不确定性评估是通过对参数进行统计分析和敏感度分析来评估参数对模型结果的影响程度。
3.2 输入数据不确定性评估输入数据是进行建模和分析时所必需的信息。
然而，输入数据通常存在一定程度的误差或随机变化。
输入数据不确定性评估可以通过统计方法和敏感度分析来评估输入数据对模型结果的影响。
3.3 结构不确定性评估结构不确定性指的是对系统结构或假设条件所存在的不完全理解或缺乏信息。
结构不确定性评估可以通过灵敏度分析和误差传播方法来进行。
第四章模型不确定性分析方法4.1 蒙特卡洛方法蒙特卡洛方法是一种基于随机抽样和统计推断原理进行数值计算和推断分析的方法。
它可以用于评估模型输出的分布和不确定性范围。
4.2 灵敏度分析方法灵敏度分析是一种评估模型输出对输入参数变化的敏感程度的方法。
不确定性模型的研究及其应用分析第一章引言不确定性是现实生活中不可避免的一部分。
在决策制定的过程中，我们常面临不确定性的问题，这意味着我们不能百分之百确定决策的结果，这也是决策制定者所担心的。
在解决这一问题的过程中，不确定性模型被提出，它能够帮助决策制定者根据不确定性的程度做出决策。
本文旨在介绍不确定性模型的研究及其应用分析，重点分析了如何在实践中应用不确定性模型，并说明了它在风险管理、投资决策、生产计划等方面的应用。
第二章不确定性模型的概念和分类2.1 不确定性模型的概念不确定性模型是指用来描述不确定性信息的数学模型，主要用于处理决策中的风险因素。
这些模型依赖于统计学和概率论的理论来衡量和分析不确定性。
2.2 不确定性模型的分类不确定性模型通常被分为两类：确定性模型和随机模型。
确定性模型表示所有的输入都是确定确定的，即输入值不受不确定性的影响。
随机模型表示输入存在不确定性。
第三章不确定性模型在风险管理中的应用3.1 风险管理的定义和目的风险管理是指在决策制定过程中对不确定性因素的管理。
其目的是最小化可能的负面影响，同时尽量保证决策产生积极的影响。
3.2 统计决策分析在风险管理中的应用统计决策分析是不确定性模型的一个应用，它可以帮助决策制定者进行决策分析。
在风险管理中，决策制定者面对的最常见的问题是风险和不确定性问题，特别是在金融领域。
为了应对这些挑战，不确定性模型可用于风险评估和量化。
统计决策分析是一种工具，可用于处理有关不确定性的数据，并为决策制定者提供潜在的决策方案和风险管理策略。
第四章不确定性模型在投资决策中的应用4.1 投资决策的定义和目的投资决策是指在各种可能的投资中做出明智的选择，以实现所需的投资回报率。
其目的是提高投资组合的效益和风险调节。
4.2 不确定性模型在投资决策中的应用在投资决策中，风险和回报是不可避免的。
不确定性模型可以用于生成决策分析报告、评估投资的风险水平、预测未来的回报和确定所需的投资规模。
應用決策實驗室分析法(Dematel)於企業雲端化移轉評估分析蔡清嵐桃園創新技術學院視覺傳達設計系摘要由於資訊系統維護成本日益增高，加上網路環境的成熟，為了節省成本與增進服務效益,企業資訊系統雲端化移轉已成為發展趨勢。
但企業進行雲端化移轉時，並非任何企業均可立即雲端化，彙整文獻與企業訪談中重要的雲端化移轉步驟，「評估」是首要進行的作業。
本研究所提七項評估準則，是以DEMATE為評估方法，經由訪談獲得專家資料，再經由DEMATE方法計算，得出準則間的因果關係。
從關聯度(D+R)中得知「現有投資」與「維護成本」是最重要之準則；從原因度(D-R)中得知，七準則中屬於「被影響準則」共有三個，分別為「基礎設施」、「人力成本」、「網路與支援」；「導致類」準則共有四個，分別為「現有的投資」、「建置成本」、「維護成本」、「節省成本」。
整合關聯度、原因度，則企業最重要關鍵評估因素為「現有投資」與「維護成本」，因其不僅關聯度高又屬於「導致類」元素，從管理角度言，企業當進行雲端化移轉時若能完成此二項因素評估，其它因素已是次要考量了。
關鍵詞：決策實驗室分析法、雲端化移轉、雲端計算Email：***************.tw電話：0922-431-583USING DEMATEL TO ANALYSIS OFDECISION-MAKING IN ENTERPRISECLOUD MIGRATIONChing-Lan TsaiDepartment of Visual Communication DesignTaoyuan Innovation Institute of TechnologyAbstractDue to the increasing rise of information system maintenance cost, plus the maturity of network environment, the cloud migration of enterprise information system has become the development trend, so as to save cost and improve service performance. However, not any enterprise can perform cloud migration immediately. According to the critical cloud migration steps mentioned in the literatures and the interview of the enterprises, the evaluation is the primary operation. The study proposes seven evaluation criteria by taking decision making trial and evaluation (DEMATE) as the evaluation method and conducting interview to obtain expert data. And then it calculates the casual-effect relationship among the criteria by using DEMATE method. From the relevance (D+R), we know the Current Investment and Maintenance Cost are the most important criteria. From the relation (D-R) , we know the following three are Affected Criteria, namely, Infrastructure, HR Cost, Network and Support. There are four criteria of Causal Type, namely, Current Investment, Construction Cost, Maintenance Cost and Cost Saving. The integration of relevance and relation shows the most important evaluation factors for the enterprise are the Current Investment and the Maintenance Cost, which doesn’t o nly show high relevance, but are Causal Factors. From the perspective of management, if these two factors are evaluated, all other factors are secondary considerations for the enterprise when performing cloud migration.Keyword :Dematel, cloud migration, cloud computing E-mail：***************.tw Tel：0922-431-583壹、前言雲端運算並非一個嶄新技術，而是一種概念，是基於電腦技術的運用，發展而成的一種網路交流型態，也是讓各式IT業者提供服務的地方。
云模型云模型（Cloud model）是我国学者李德毅教授提出的定性和定量转换模型。
随着不确定性研究的深入，越来越多的科学家相信，不确定性是这个世界的魅力所在，只有不确定性本身才是确定的。
在众多的不确定性中，随机性和模糊性是最基本的。
针对概率论和模糊数学在处理不确定性方面的不足，1995年我国工程院院士李德毅教授在概率论和模糊数学的基础上提出了云的概念，并研究了模糊性和随机性及两者之间的关联性。
自李德毅院士等人提出云模型至今短短的十多年，其已成功的应用到数据挖掘、决策分析、智能控制、图像处理等众多领域。
定义在随机数学和模糊数学的基础上,提出用"云模型"来统一刻画语言值中大量存在的随机性、模糊性以及两者之间的关联性,把云模型作为用语言值描述的某个定性概念与其数值表示之间的不确定性转换模型.以云模型表示自然语言中的基元——语言值,用云的数字特征——期望Ex,熵En和超熵He表示语言值的数学性质.“熵”这一概念最初是作为描述热力学的一个状态参量,以后又被引入统计物理学、信息论、复杂系统等,用以度量不确定的程度.在云模型中,熵代表一个定性概念的可度量粒度,熵越大粒度越大,可以用于粒度计算;同时,熵还表示在论域空间可以被定性概念接受的取值范围,即模糊度,是定性概念亦此亦彼性的度量.云模型中的超熵是不确定性状态变化的度量,即熵的熵.云模型既反映代表定性概念值的样本出现的随机性,又反映了隶属程度的不确定性,揭示了模糊性和随机性之间的关联.相关系数期望Ex是云在论域空间分布的期望,是最能够代表定性概念的点,或者说是这个概念量化的最典型样本;熵En代表定性概念的可度量粒度,熵越大,通常概念越宏观,也是定性概念不确定性的度量,由概念的随机性和模糊性共同决定.一方面, En是定性概念随机性的度量,反映了能够代表这个定性概念的云滴的离散程度;另一方面,又是定性概念亦此亦彼性的度量,反映了在论域空间可被概念接受的云滴的取值范围;超熵He是熵的不确定性度量,即熵的熵,由熵的随机性和模糊性共同决定。
高维数据下两类半参数模型的稳健估计与变量选择高维数据下两类半参数模型的稳健估计与变量选择在当今信息时代，大数据的快速发展带来了高维数据的普遍存在。
高维数据具有特征维度较多、样本容量相对较小的特点，给统计学方法的应用提出了巨大挑战。
在高维数据中，半参数模型被广泛应用于估计和变量选择。
本文将介绍高维数据下的两类半参数模型的稳健估计与变量选择的方法。
首先，我们将介绍高维数据下的线性模型，即回归分析中的线性回归模型。
在传统的线性回归模型中，我们假设目标变量与自变量之间存在线性关系，并使用最小二乘法估计回归系数。
然而，在高维数据中，最小二乘法估计会受到维数灾难的影响，导致估计结果的不稳定性和过拟合问题。
因此，稳健估计在高维数据分析中变得尤为重要。
稳健估计是指对异常值、噪声等干扰因素具有较强鲁棒性的估计方法。
在高维数据下，稳健估计可以通过引入正则化项来降低模型的复杂度，进而实现变量选择和模型收敛。
常见的稳健估计方法包括Lasso回归、岭回归和弹性网络等。
Lasso 回归通过约束回归系数的L1范数，实现了变量选择的效果。
岭回归则通过引入L2范数来平衡模型的拟合和复杂度，有效防止过拟合问题。
弹性网络是Lasso回归和岭回归的结合，综合了两者的优点。
这些方法在高维数据下能够提高估计结果的稳定性和可解释性，并实现对关键变量的筛选。
其次，我们将介绍高维数据下的非线性模型，即逻辑回归模型。
逻辑回归模型常用于分类问题，主要用于预测二分类或多分类的结果。
在高维数据中，逻辑回归模型同样会受到维数灾难的困扰。
为了解决这个问题，我们可以使用稳健估计方法和变量选择技术。
在逻辑回归模型中，我们通常使用对数几率函数来建模目标变量与自变量之间的关系。
然而，在高维数据下，过多的自变量会导致模型过于复杂，同时也会带来模型的不稳定性。
为了解决这个问题，我们可以使用稳健估计方法，例如岭回归和弹性网络。
这些方法可以通过限制回归系数的范数，降低模型的复杂度，从而提高模型的鲁棒性和可解释性。
第29卷第1期2010年2月水 力 发 电 学 报JOURNAL OF HY DROE LECTR I C E NGI N EER I N G Vol .29 No .1Feb .,2010洪水预报不确定性分析及其在水库调度决策中的应用研究3刘艳丽,王国利,周惠成(大连理工大学土木水利学院,大连 116024)摘 要:洪水预报是汛期水库调度决策的重要支持,其不确定性将直接影响到水库调度运行。
传统的模型参数优选方法未考虑不确定性,得到的最优参数在一些场次洪水预报中精度不高,难以满足汛期水库调度要求,需要研究洪水过程预报的不确定性辅助水库调度决策。
本文基于常用的水文预报模型和水文不确定性G LUE 分析方法,对洪水预报的不确定性进行分析,并将其引入水库调度决策中,建立了应用不确定性分析进行水库调度的决策模型。
结果表明,考虑洪水预报不确定性,将能在期望意义上提高洪水预报水平,更好地为水库调度提供决策支持,发挥水库综合效益。
关键词:洪水预报;不确定性分析;G LUE;大伙房模型;水库调度决策中图分类号:P33819文献标识码:AUncert a i n ty analysis of flood forecasti n g and itsappli cati on to reservoi r operati onL I U Yanli,WANG Guoli,Z HOU Huicheng(School of C ivil and Hydraulic Engineering,D alian U niversity of Technology,D alian 116024)Abstract:A key technique of reservoir operati on during fl ood peri ods is the fl ood f orecasting in which the effect of fl ood uncertainty is considered .The traditi onal para meter op ti m izati on method however ignores such an uncertainty,and thus the accuracy of op ti m ized para meters and the f orecast f or s ome fl oods is not good enough .Based on the uncertainty analysis of fl ood f orecasting in the G LUE fra me work,this paper p r oposes a decisi on 2making syste m f or reservoir operati on .Results show an i m p r ove ment on f orecast accuracy in ter m s of the expected values .Key words:fl ood f orecasting; uncertainty analysis; G LUE (Generalized L ikelinhood Uncertainty Esti m ati on );DHF model;reservoir operati on decisi on 2making收稿日期:2008207221基金项目:国家自然科学基金委员会、二滩水电开发有限公司雅砻江水电联合研究基金项目(50579095);国家自然科学基金项目(50809011)作者简介:刘艳丽(1981—),女,博士研究生.E 2mail:liuyl@student .dlut .edu .cn0 引言自1927年德国科学家威纳1海森堡在量子力学领域首次提出不确定性原理之后,不确定性已在经济学、社会学、法学、测量、计算机等学科得到了广泛的研究和应用。
