本文针对学生成绩定性评价问题，提出了一种基于梯形云理论的定性评价方法。首先，将一门课程一组学生的历史成绩，用新的云变换算法，确定出学生成绩的每个定性概念所对应的梯形云数值区间，接着把需要评价的学生N次成绩看成云滴，依据逆向云生成器，计算出学生成绩云的特征值：期望值、熵、超熵，接着依据条件云生成器，计算出学生成绩与每个定性评价的隶属度值，最后运用隶属度最大值法确定出了学生成绩定性概念。
2021-01-28 22:15:11
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为提高量子粒子群算法的寻优能力，文中提出一种新的正态云模型自适应变异量子粒子群算法。该方法采用正态云模型优化策略，引入自身最差粒子和全局最差粒子，结合自身最优粒子和全局最优粒子自适应调整势阱中心位置与收缩-扩张系数， 每次迭代后生成的新粒子，以一定概率采用正态云模型对粒子进行变异操作。最后标准函数极值优化的实验结果表明，该算法的单步迭代时间较长但优化能力较同类算法有大幅度提高。
2021-01-28 02:33:26
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针对目前混凝土强度预测中存在的不确定性，难以自适应性的确定神经网络隐含层，建立了基于高维云的RBF神经网络的混凝土预测模型。运用MATLAB 8.10进行仿真实验。实验结果表明该模型综合考虑了影响混凝土强度的各种因素，能够实现预测结果的随机性和模糊性，具有更高的预测精度，更快的训练速度，可以广泛应用于生产现场实地的混凝土强度预测和质量检验。
2021-01-28 02:33:26
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点云模型，可以用三维重建，ICP算法匹配，亲测可用，具体包括bunny.txt、cat-2.ply、cow-2.ply、deer.stl、deer-2.ply、engine-2.ply、fish-2.ply、manhead-2.ply。
2020-01-04 03:02:27
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云模型是在模糊集合理论和概率理论进行交叉渗透的基础上构造的特定算法，即云发生器，进行定性概念和定量表示之间的不确定转换，它揭示随机性和模糊性的内在关联性。在此利用实例解释云模型的应用。
2019-12-21 21:55:25
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