【摘 要】
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类似正态分布在实际的生活与生产中分布最为广泛,精确确定的模糊概念隶属函数严重影响该类数据的预测精度。云模型把随机性和模糊性结合起来,用数字特征期望、熵和超熵,揭示随机性与模糊性的关联性。基于正态云模型设计预测算法,放宽形成正态分布要求的前提条件,把精确确定隶属函数放宽到构造正态隶属度分布的期望函数,更简单、直接地完成类正态分布的数据的预测,因而更具有普遍适用性。
【基金项目】
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山东省自然科学基金项目（Y2007G65）.
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类似正态分布在实际的生活与生产中分布最为广泛,精确确定的模糊概念隶属函数严重影响该类数据的预测精度。云模型把随机性和模糊性结合起来,用数字特征期望、熵和超熵,揭示随机性与模糊性的关联性。基于正态云模型设计预测算法,放宽形成正态分布要求的前提条件,把精确确定隶属函数放宽到构造正态隶属度分布的期望函数,更简单、直接地完成类正态分布的数据的预测,因而更具有普遍适用性。
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