python一维云模型实现

‘壹’ 什么是云计算python是一种什么编程语言云计算和python有什么关系

云计算，Cloud computing。基于互联网的超级计算模式。即把存储于个人电脑、移动电话和其他设备上的大量信息和处理器资源集中在一起，协同工作。云计算

它是一种新兴的共享基础架构的方法，可以将巨大的系统池连接在一起以提供各种IT服务。很多因素推动了对这类环境的需求，其中包括连接设备、实时数据流、SOA的采用以及搜索、开放协作、社会网络和移动商务等这样的Web 2.0应用的急剧增长。 另外，数字符器件性能的提升也使IT环境的规模大幅度提高，从而进一步加强了对一个由统一的云进行管理的需求。

云理论是实现概念的定性值与数字的定量值之间自然转换的有力工具.本文在云理论的基础上,提出了实现概念计算(也叫简化计算)的云计算方法.概述了云模型与不确定推理;给出了计算的逻辑描述,将计算过程抽象成为推理过程;运用机器学习的方法,给出了计算云化的过程,并且采用不确定推理的方法,给出了云的计算过程;简单阐述了云化计算的系统实现.

‘贰’ 云模型的基本概念

云模型表示自然语言中的基元——语言值，用云的数字特征——期望Ex，熵En和超熵He表示语言值的数学性质 。
期望 Ex：云滴在论域空间分布的期望，是最能够代表定性概念的点，是这个概念量化的最典型样本。
熵 En：“熵”这一概念最初是作为描述热力学的一个状态参量，此后又被引入统计物理学、信息论、复杂系统等，用以度量不确定的程度。在云模型中，熵代表定性概念的可度量粒度，熵越大，通常概念越宏观，也是定性概念不确定性的度量，由概念的随机性和模糊性共同决定。一方面, En是定性概念随机性的度量，反映了能够代表这个定性概念的云滴的离散程度；另一方面，又是定性概念亦此亦彼性的度量，反映了在论域空间可被概念接受的云滴的取值范围。用同一个数字特征来反映随机性和模糊性，也必然反映他们之间的关联性。
超熵 He：熵的不确定性度量，即熵的熵，由熵的随机性和模糊性共同决定。反映了每个数值隶属这个语言值程度的凝聚性，即云滴的凝聚程度。超熵越大，云的离散程度越大，隶属度的随机性也随之增大，云的厚度也越大。 云的生成算法既可以用软件的方式实现，又可以固化成硬件实现，称为云发生器(Cloud Generator)。云发生器分为正向云发生器和逆向云发生器。
正向云发生器
正向云发生器（Forward Cloud Generator）是从定性概念到其定量表示的映射，它根据云的数字特征（Ex，En，He）产生云滴，每个云滴都是该概念的一次具体实现。
一维正向正态云发生器的算法实现如下 ：
输入：表示定型概念A的三个数字特征值Ex，En，He以及云滴数N；
输出：N个云滴的定量值，以及每个云滴代表概念ŽA的确定度；
步骤：
（1）产生一个期望值为Ex，方差为En的正态随机数；
（2）产生一个期望值为En，方差为He的正态随机数En’；
（3）计算：；
（4）令为一个云滴，它是该云表示的语言值在数量上的一次具体实现，其中x为定性概念在论域中这一次对应的数值，为属于这个语言值的程度的量度；
（5）重复步骤（1）到步骤（4），直到产生满足要求数目的云滴数。 逆向云发生器

逆向云发生器（Backward Cloud Generator）是实现定量值到定性概念的转换模型。它可以将一定数量的精确数据转换为以数字特征 （Ex，En，He）表示的定性概念。
一维逆向正态云发生器的算法实现如下：
输入：N个云滴的定量值及每个云滴代表概念的确定度；
输出：这N个云滴表示的定性概念A的期望值Ex，熵En和超熵He ；
步骤：
（1）由计算这组数据的样本均值，一阶样本绝对中心矩，样本方差；
（2）由（1）可得期望；
（3）同时由样本均值可得熵；
（4）由（1）中的样本方差和（3）中的熵可得。

‘叁’ 如何用python实现图像的一维高斯滤波

如何用python实现图像的一维高斯滤波
建议你不要使用高斯滤波。
推荐你使用一维中值滤波
matlab的函数为
y = medfilt1(x,n);
x为数组，是你要处理原始波形，n是中值滤波器的参数（大于零的整数）。y是滤波以后的结果（是数组）
后面再
plot(y);
就能看到滤波以后的结果
经过medfilt1过滤以后，y里储存的是低频的波形，如果你需要高频波形，x-y就是高频波形
顺便再说一点，n是偶数的话，滤波效果比较好。
N越小，y里包含的高频成分就越多，y越大，y里包含的高频成分就越少。
记住，无论如何y里保存的都是整体的低频波。（如果你看不懂的话，滤一下，看y波形，你马上就懂了）

‘肆’ 怎样用python编写一维紧束缚模型的哈密顿量

有编译好的安装程序的 但建议目前还是使用python2.x 至于输出条形码，就需要看楼主想输出什么样格式的条形码了，条形码存在很多种标准呢

‘伍’ 云理论的一维正态云模型

云模型是云的具体实现方法，也是基于云的运算、推理和控制等的基础，由定性概念到定量表示的过程，也就是有云的数字特征产生云滴的具体实现，称为正向云发生器；由定量表示到定性概念的过程，也就是由云滴得到云的数字特征的具体实现，称为逆向云发生器。
由于在概率论与随机过程的理论研究和实际应用中，正态分布起着特别重要的作用，在各种概率分布中居于首要的地位，其概率分布的形式广泛存在于自然现象、社会现象、科学技术以及生产活动中，，在实际中遇到的许多随机现象都服从或近似服从正态分布。而且，中心极限定理也在理论上阐述了产生正态分布的条件，体现了其的广泛性和普适性。
另外，在模糊集理论中，隶属函数是模糊理论的基石，但自然和社会科学中的大量模糊概念的隶属函数，并没有严格的确定方法，在通常的经验下最为常见的隶属函数是钟形隶属函数，这与正态分布的分布函数的一致的。 当概念对应的数域为一维时，正态云发生器的算法如下：
（Ex，En，He）→Drop (x, y) 所谓逆向云发生器是指从定量表示到定性概念的过程，也就是由云滴得到云的数字特征的具体实现，如下所示：
(x1, y1)，(x2, y2)，(x3, y3)……→（Ex，En，He）

‘陆’ 求云模型评价云图的python代码，做出的图就像下面图一样的

你把单做一个的代码贴出来，我可以帮你合到一个图上。

先看结果：

Ex=[0,0.125,0.25,0.375,0.5,0.625,0.75,0.875,1]

fig = plt.figure()

for i in Ex:

res=forwardCloud(i,0.04,0.005,1000)

x=[x[0] for x in res]

y=[x[1] for x in res]

plt.scatter(x,y,color='red',s=3)

plt.show()

希望可以帮到你

‘柒’ 如何用MATLAB实现一个坐标系多个一维正态云模型求大神帮忙

如何用MATLAB实现一个坐标系多个一维正态云模型？可以这样来解决：
x1=[。。。];y1=[。。。]; %计算值或实验值
plot(x1,y1) %绘制第一个图形
hold on %保持图形
x2=[。。。];y2=[。。。]; %计算值或实验值
plot(x2,y2) %绘制第二个图形
hold on %保持图形
。。。。。。
xk=[。。。];yk=[。。。]; %计算值或实验值
plot(xk,yk)
xlabel('x'),ylabel('y') %坐标轴 x,y

‘捌’ 如何用Python显示出一维波动方程的动态图像

Python有一些绘图的功能，使用turtle模块。
在命令行输入
python.exe -m turtledemo
可以打开Python安装时，系统自带的一些演示程序。
感觉功能还是比较多的。
程序实现其实还是比较简单，主要是得搞懂倒是给的文献，还得跟导师交流如何演示出效果。

‘玖’ 如何用python实现图像的一维高斯滤波器

如何用python实现图像的一维高斯滤波器
现在把卷积模板中的值换一下，不是全1了，换成一组符合高斯分布的数值放在模板里面，比如这时中间的数值最大，往两边走越来越小，构造一个小的高斯包。实现的函数为cv2.GaussianBlur()。对于高斯模板，我们需要制定的是高斯核的高和宽（奇数），沿x与y方向的标准差(如果只给x，y=x，如果都给0，那么函数会自己计算)。高斯核可以有效的出去图像的高斯噪声。当然也可以自己构造高斯核，相关函数：cv2.GaussianKernel().
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread(‘flower.jpg‘,0) #直接读为灰度图像
for i in range(2000): #添加点噪声
temp_x = np.random.randint(0,img.shape[0])
temp_y = np.random.randint(0,img.shape[1])
img[temp_x][temp_y] = 255
blur = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)
plt.subplot(1,2,1),plt.imshow(img,‘gray‘)#默认彩色，另一种彩色bgr
plt.subplot(1,2,2),plt.imshow(blur,‘gray‘)

‘拾’ 怎样用python编写一维紧束缚模型的哈密顿量

多体势模型，就是势函数很复杂的那种，，这个具体我讲不清楚 紧束缚近似是将在一个原子附近的电子看作受该原子势场的作用为主，其他原子势场的作用看作微扰，从而可以得到电子的原子能级和晶体中能带之间的相互关系，这样的模型叫紧束缚模型 都是固体晶体模型