内容概要：本文详细介绍了云模型的基础理论及其在评价领域的应用，特别是在MATLAB中的具体实现。云模型通过期望Ex、熵En、超熵He三个参数，能够有效处理评价中的模糊性和随机性。文中提供了正向云发生器和逆向云发生器的MATLAB代码实现，并讨论了它们的应用场景。此外，还探讨了云模型与其他赋权方法（如层次分析法、熵权法）的结合使用，以提高评价结果的准确性。通过具体的例子展示了云模型在产品评价、顾客满意度评价等方面的实际应用。 适合人群：从事数据分析、评价系统的开发人员，以及对云模型感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要处理模糊性和随机性的评价场景，如风险评价、项目评价、质量评价、产品评价、顾客满意度评价等。目标是通过云模型提供更科学、更合理的评价结果。 其他说明：文章强调了云模型在处理不确定性和模糊性方面的优势，并提醒使用者注意参数选择和数据预处理的重要性。同时，提供了多个MATLAB代码片段，便于读者理解和实践。

云模型matlab程序设计，包含例子，只需修改数据。

matlab 基于云模型的模糊综合风险评估源代码

云模型matlab代码，可以直接使用

云模型之评价云.docx

云模型是一种描述非确定性关系的数学方法，在模糊数学和统计学的基础上，将模糊性和随机性相结合，构成定性描述和定量描述之间的相互映射关系，作为自然语言和数据语言的转换基础。云模型的数字特征用期望值Ex、熵En和超熵He。期望值Ex是所有云滴所在数域的重心位置，反映了最能够代表这个定性概念的量在数域上的坐标；熵En是表示定性概念亦此亦彼性的变量，反映了数域中可被语言值接受的数据范围，即模糊度，同时还反映了在数域中的云滴能够代表这个语言值的概率；超熵He反映每个数值代表这个语言值确定性的凝聚性和云滴的凝聚程度。

云模型的MATLAB实现，用不同颜色的线条作图

基于matlab开发的求解模糊数据集的特征参数

云模型的三个数字特征分别为期望Ex、熵En 和超熵He， 它们以精确数值的形式表征定量概念。这里的算法包括云发生算法和逆向云发生算法

使用MATLAB实现二维云模型，云标尺示意图，给出二维云模型6个参数EX,Ey,Enx,Eny,Hex,Hey，直接打开MATLAB软件加载运行