曲线拟合的逆向云改进算法

逆向云发生器是从定量数据到定性概念的转化模型。在逆向云生成算法中,Ex的估计值对En和He的估计有比较大的影响,直接使用样本均值进行参数估计会导致较大的误差。本文通过深入研究云模型的相关算法,对逆向云生成算法进行改进。文中利用样本均值作为非线性拟合函数的初值,把拟合函数的返回参数作为Ex的估计值,改善了随机选取拟合初值造成结果不稳定现象,实现对逆向云参数优化。通过与其他几种逆向云生成算法进行对比,仿真结果表明:改进后的逆向云生成算法有较好的稳定性并且有较高的精度。