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云模型
1．1 云模型的定義
設U={x}是一個用精確數值表示的定量論域，T是U上的定性概念即語言子集，CT（x）是U到閉區間[0，1]的映射，對于任意x∈U，都存在一個有穩定傾向的隨機數CT（x），則稱式（1）為云模型。
特別地，設R1（E1，E2）表示服從正態分布的隨機數，其中E1為期望值，E2為標準差。
數據對drop（xi，mi）（i=1，2，…N）構成的云模型稱為一維正態云模型，簡稱一維正態云，組成云模型的數據對（xi，mi）稱為一維云滴。其中，Ex、En和He為云模型的3個重要數字特征，分別成為期望值、熵和超熵，記為[Ex，En，He]。
1．2 一維正態云模型算法
一維正態云模型其輸入為表示定性概念的期望值Ex、熵En和超熵He，云滴數量N，輸出是N個云滴在數域空間的定量位置及每個云滴代表該概念的確定度。具體算法為輸入：（Ex，En，He，N）
輸出：drop（x1，m1），drop（x2，m2），…，drop（xN，mN）
1）生成以Ex為期望值，En為標準差的一個正態隨機數xi=R1（Ex，En）
2）生成以En為期望值，He為標準差的一個正態隨機數Pi=R1（En，He）
3）計算：
4）令數據對（xi，mi）為一個一維云滴。
5）重復步驟1）～4），直至產生N個云滴。
2 正態分布隨機數產生器
正態分布又稱高斯分布，是zui重要、zui常見、應用zui廣泛的一種連續型分布一般來說，具有任意分布的隨機數都是由（0，1）區間上的均勻分布隨機數來實現的因此，首先要生成（0，1）區間上的均勻分布隨機數，然后再利用隨機變量函數變換的方法產生正態分布的隨機數。
2．1 （0，1）均勻分布隨機數生成方法
（0，1）區間上的均勻分布偽隨機數產生的方法多種多樣，有線性同余法、平方取中法、混沌法、反饋移位寄存器法等，其中zui常用的是線性同余發生器，它通過如下的線性同余遞推關系式來產生數列。
其中，a，c，x0，M均為正整數，x0為種子，使用時需要仔細地挑選模數M和種子x0，使得產生出的偽隨機數的循環周期要盡可能長。xi為（0，1）區間上的隨機數。
2．2 正態分布隨機數的生成方法
生成（0，1）均勻分布隨機數后，可以通過反函數法、變換法、舍選法、組合法等各種變換及映射關系來得到任意正態分布隨機數。下面具體介紹變換法。
變換法通過一個變換將一個分布的隨機數變換成為不同分布產生的隨機數，變換法的典型的例子是Box-Muller變換，它可產生精確的正態分布隨機變量。
X1、X2是在區間[0，1]上均勻分布的隨機變量，所得的Y1、Y2相互獨立的均勻值，方差的正態分布隨機變量。
3 實現過程設計
3．1 程序設計流程
按前面闡述的隨機數產生原理、一維正態云模型算法等編寫0-1均勻分布隨機數發生器、標準正態隨機數發生器等核心功能程序。具體程序設計流程如圖1所示。
3．2 部分程序
4 仿真實驗及結果分析
打開STEP7編程軟件，SIMATIC Manager中的菜單欄上單擊“選項”，在下拉菜單中選擇“仿真模塊”或直接單擊工具欄上的仿真器圖標打開PIESIM，將整個站點（包括硬件組態和程序塊）下載到PLCSIM中，與此同時啟動WinCC，并激活WinCC運行系統。再開啟仿真器PLCSIM，程序將開始運行起來，此時WinCC自動將輸出過程值進行歸檔，zui后將過程值的歸檔記錄導入EXCEL，再將EXCEL里的數據轉換成直觀的圖形。
云模型的特點是改變它的3個數字特征Ex，En和He就可以得到成千上萬的云滴構成整個云。云模型的3個數字特征表示了各自不同的意義，只要一個數字特征不同就會產生不同的效果。
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