云模型理论
2 云模型理论
2.1.1 云的基本概念
云是使用语言值来表示某个定性概念与其定量之间不确定性的转换模型,以达到反应自然世界中事物或者人类知识概念的不确定性：模糊性与随机性,不仅从随机理论和模糊集合理论中给出解释,而且也反映了模糊性与随机性之间的关联性,构成了定量与定性之间的映射[2].
设U 是一个包含精确数值的定量论域,C 表示U 的定性概念,如果定量值
x U
∈,并且x 是通过定性概念C 的一次随机实现,x 对于定性概念C 的确定度
()[]0,1x μ∈具有稳定的倾向随机性.如果
[]:0,1U μ→ x U ?∈ ()x x μ→
(2-1)
那么,称x 在定量论域U 上的分布为云,其中每一个x 就称为一个云滴[3,4].
2.1.2 云的数字特征
所谓云的数字特征,就是在正态分布函数与正态隶属函数的基础上,反应云的概念的整体性,主要使用期望x E （expected value ）、熵n E （entropy ）、超熵e H （hyper entropy ）这三个数字特征来整体的表征云的概念：
(1) 期望x E ：在论域空间中,云滴是最能代表定性概念的点,其期望是论域空间中的中心值;
(2) 熵n E ：熵是由定性概念的随机性和模糊性所共同决定的,代表着一个定性概念的可度量粒度,n E 是定性概念随机性的度量,反映了这个云滴的离散程度;也体现了定性概念的裕度,反映了论域空间中的可被定性概念接受的云滴的取值范围,是定性概念模糊性的度量,通常情况下,熵越大,定性概念可接受的云滴取
值范围就越大,定性概念越模糊,这也反映了随机性与模糊性之间的关联性.
(3) 超熵e H ：超熵是对熵的不确定度的度量,也就是熵的熵,揭示了在论域空间中语言值所有点的不确定度的凝聚性以及模糊性和随机性的关联,间接反映了云的厚度[2,3].
2.2 云发生器
由定性到定量的转化过程称为正向云发生器;由定量到定性的转化称为逆向云发生器.一维正态云发生器是由云的三个数字特征：期望x E 、熵n E 、超熵e H 通过()3~,,x n e CG N E E H 产生合适的云滴,于是,n 个云滴就构成了云,这样就把定性的概念通过云模型的不确定性转化为定量的表示;逆向云发生器是通过已知一定数量的云滴来描述定性知识的云的数字特征(),,x n e E E H 的过程,具体过程如图所示：
2.2.1 正向云发生器
一维正态云发生器进行API 指数的预测时,要遵循正态分布的"3"n E 规则,其产生的相应的云对象中位于[]3,3x n x n E E E E -+之外的云滴属于小概率事件,通
常情况下可以忽略不计,在具体的正向云发生器的计算中,主要由以下两步：
输入：表示定性概念云的3个数字特征值,,x n e E E H 以及云滴的个数N; 输出：N 个云滴的定量值以及每一个云滴所代表的确定值. 其具体算法为：
(1)根据云的数字特征(),,x n e E E H 生成以期望为n E ,标准差为e H 的正态随机数n E *;
(2)生成一个以期望为x E ,标准差为n E 的绝对值的正态随机数x ,x 就称为论域空间U 上的一个云滴;
(3）根据(1）和(2）计算x 属于定性概念C 的确定度μ：
()()
2
2
exp[/2]x n
x E E μ*
=--;
(4）重复(1）-(3）步,直到产生N 个云滴为止[3].
2.2.2 逆向云发生器
利用统计学的方法将以往平顶山市房价指数映射成云模型,再利用一维逆向云发生器进行数学建模,用i x 表示每月平顶山市房价指数统计均值,n 表示统计的月份,为了使模型更加精准,n 的数值不能太小,李德毅院士于2005年证明出：若云滴数量n> 10时,则可以得到误差小于0.01的期望;当n> 100时,则可以得到相对误差小于0.01的熵n E ;当n> 200时,则可以得到相对误差小于0.1的超熵[2,4].
目前,现有的云发生器有两种计算方法：利用确定度信息的逆向云发生器及无需确定度信息的逆向云发生器.在本文中采用确定度信息的逆向云发生器进行计算.
输入：云滴i x 及其确定度i μ,1,2,i N = . 输出：定性概念的数字特征(),,x n e E E H . 具体的算法步骤如下：
(1)将m 个云滴的平均值作为期望x E ; (2)将0.9999i μ>的点剔除,剩下m 个云滴;
(3)i w =
(4)1
m
i
i n w
E m
==
∑ ;
(5)
H e =
在以上计算的基础上,又通过搜集有关的云模型资料,发现了改进的计算方法,即罗自强,张光卫在《一种新的逆向云算法》提出的新逆向云发生器算法.具体的逆向云发生器的计算主要有以下两步：
输入：云滴i x 及其确定度i μ,1,2,i N = . 输出：定性概念的数字特征(),,x n e E E H . 其具体算法为：
(1）选取一段时间内平顶山市房价指数值,根据一段时间内的统计数据确定出房价最高的几天,并选择其平均值X 作为参考值,i μ表示某一天中隶属于房价最大时的程度,其取值如下：
/1
i x X μ?=?
?
i i x X x X <≥当时当时
在计算过程中,将0.9999i μ>的点剔除,剩下m 个云滴; (2）将m 个云滴的平均值作为期望x E ; (3）计算()2
2ln i x i i
x E z μ--=
i=1,…,m;
(4)求i z 的算术平均值1m
z z z m
-
++=
以及方差2
2
1
1
m
i i z z S m -
=??- ???
=
-∑
;
(5）计算云的其中一个数字特征熵n E 的估计值：1
2
^
4
2
2n S E z -
??=- ???
;
(6）计算云的其中一个数字特征超熵e H 的估计值:
1
1
22^
222e S H z z --???? ?=-- ? ???
???
[2,6]
.
云模型简介及个人理解maab程序
随着不确定性研究的深入，越来越多的科学家相信，不确定性是这个世界的魅力所在，只有不确定性本身才是确定的。在众多的不确定性中，随机性和模糊性是最基本的。针对概率论和模糊数学在处理不确定性方面的不足，1995年我国工程院院士李德毅教授在概率论和模糊数学的基础上提出了云的概念，并研究了模糊性和随机性及两者之间的关联性。自李德毅院士等人提出云模型至今，云模型已成功的应用到自然语言处理、数据挖掘、 设是一个普通集合。 , 称为论域。关于论域中的模糊集合，是指对于任意元素都存在一个有稳定倾向的随机 数，叫做对的隶属度。如果论域中的元素是简单有序的，则可以看作是基础变量，隶属度在上的分布叫做隶属云；如果论域中的元素不是简单有序的，而根据某个法则，可将映射到另一个有序的论域上，中的一个且只有一个和对应，则为基础变量，隶属度在上的分布叫做隶属云[1] 。 数字特征 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[3] 。
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。 1.绘制云图 Ex=18 En=2
集成服务
Integrated Services（Int-Serv）集成服务（Int-Serv） 集成服务，或称Int-Serv，是一种通过使用带宽预留技术在因特网和企业网上提供QoS的模型。正像最初所设计的，因特网仅支持通过多路存取（共享）网络链路尽力传送分组。因为因特网的面向分组的特性以及队列延迟经常变化和拥塞丢失等因素，所以基本上不支持QoS（服务质量）。 Int-Serv模性定义了标识通信流（前往同一目的地的分组流）的方法。因特网话音呼叫即为这方面的示例。Int-Serv概念仅预留所希望的带宽数以支持流的需要，并保护它不受网络拥塞而导致的损坏。预留是通过与前往目的地的路线上的每个网络设备协商的。如果每个设备都有支持流的资源，则会建立预留路径。 RSVP（资源预留协议）是正向发送消息以请求预留，然后逆向发送消息以建立预留的信令协议（如果路线上的所有设备都同意预留资源的话）。 许多人觉得Int-Serv概念过于庞大和困难以致于无法在因特网实现（尽管它适合于企业网络）。与此相反，IETF Diff-Serv模型是一种分类和分组标记系统，它更为关注CoS（服务等级）而非QoS。不管在源地还是在Diff-Serv网络的边缘，都会对数据分组进行分类和标记，然后赋予它们在穿越网络时的适当优先级服务。Diff-Serv更加适合在因特网上实现。请参阅“区分服务（Diff-Serv）”。 最早讨论Int-Serv的文档是RFC1363（AProposedFlowSpecification,September1992）。它提出了可供主机用来请求互联网特殊服务的流规范（即，有关互联网如何提供应用程序间的通信质量该RFC描述了带有可供主机用来描述其流要求的字段的消息结构。该消息通过网络发送，并用于同设备进行协商以获得所需的服务级别。 该RFC还探讨了通信量和延迟特性、队列问题和缓冲区、延迟变差、速率控制以及网络提供保证范围的要求。当时，进行了关于主机是否应协商获得网络资源或互联网络是否应从嵌入在数据通信中的信息推知主机QoS要求的思考。 预留方法最主要的要求之一是查找支持QoS要求的路由。提供给路由选择系统的信息含有吞吐量要求、延迟敏感性（即，如果流是延迟敏感的，则避免使用卫星链路）、容错（应用对丢失数据分组敏感吗？）和延迟偏差容限（话音不能容忍抖动）。理想的情况是网络既可以允许流（接纳），也可以拒绝它。早期的设计者曾考虑过一个方案：主机通过与网络不断“协商”直到可以达成适合的预留！ RFC1363作出的最后说明是，必须存在一种机制来执行短时信息交换，以便为流的建立做好准备。这是RFC1633（Integrated Services in the Internet Architecture: An Overview,June1994)形成其构想的起源。它清楚阐明了一个可行的预留系统。特别是它提到了在网络上预留QoS时需要有资源预留协议（作为必然条件）。在RFC2205（Resource Reservation Protocol - Version1 Functional Specification, September1997)中介绍了RSVP1版本。 集成服务体系结构最早的Int-Serv规范提倡两种瞄准实时通信的业务类型：保证业务和预测业务。其目标是超越原始因特网体系结构的尽力性质，通过控制端到端数据分组延迟建立
云计算部署模型
云计算部署模型 胡经国 本文作者的话 本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。现作为云计算学习笔录，奉献给云计算业外读者，作为进一步学习和研究的参考。希望能够得到大家的指教和喜欢！ 下面是正文 一、云计算的四种部署模型概述 1、解读一 云计算有四种部署模型，每一种都具备独特的功能，满足用户不同的需求。 ⑴、公有云 在这种部署模型下，应用程序、资源、存储和其他服务，都由云服务供应商来提供给用户。这些服务多半都是免费的；也有部分按需按使用量来付费。这种部署模型只能使用互联网来访问和使用。同时，它在私人信息和数据保护方面也比较有保证。它通常都可以提供可扩展的云服务，并能高效设置。 ⑵、私有云 这种部署模型的云计算基础设施专门为某一个企业服务；不管是自己管理还是第三方管理，自己负责还是第三方托管，都没有关系。只要使用的方式没有问题，就能为企业带来很显著的帮助。不过，这种部署模型所要面临的是，纠正、检查等安全问题，则需企业自己负责；否则除了问题也只能自己承担后果。此外，整套系统也需要自己出钱购买、建设和管理。这种部署模型，可以非常广泛地产生正面效益。从该部署模型的名称也可看出，它可以为所有者提供具备充分优势和功能的服务。 ⑶、社区云 这种部署模型是建立在一个特定的小组里多个目标相似的公司之间的。它们共享一套基础设施，企业也像是共同前进。所产生的成本，由它们共同承担。因此，所能实现的成本节约效果，也并不很大。社区云的成员，都可以登入云中获取信息和使用应用程序。 ⑷、混合云 混合云是两种或两种以上的云计算部署模型的混合体，如公有云和私有云混合。它们相互独立，但在云的内部又相互结合；可以发挥出所混合的多种云
第三章 云模型简介
第三章云模型简介 在人类认知以及进行决策过程中，语言文字是一种强有力的思维工具，它是人类智能和其他生物智能的根本区别。人脑进行思维不是纯粹地应用数学知识，而是靠自然语言特别是客观事物在人脑中的反映而形成的概念。以概念为基础的语言、理论、模型是人类描述和理解世界的方法。 自然语言中，常常通过语言值，也就是词来表示概念。而语言值、词或概念与数学和物理的符号的最大区别就是其中包含太多的不确定性。在人工智能领域，不确定性的研究方法有很多，主要有概率理论，模糊理论，证据理论和粗糙集理论；对于确定性系统的不确定性的研究还有混沌和分形的方法。这些方法从不同的视角研究了不确定性，优点是：有切入点明确、边界条件约束清楚、能够对问题进行深入研究等，但是在研究中常常将不确定性分成模糊性和随机性分开进行研究，然而两者之间有很强的关联性，往往不能完全的分开。随机性是指有明确定义但是不一定出现的事件中所包含的不确定性。例如在投掷硬币试验中，硬币落地时要么有国徽的一面向上，要么标有分值的一面向上，结果是明确的可以预知的，但是每次试验结果是随机的。概率论和数理统计是研究和揭示这种随机现象的一门学科，至今已有几百年的研究历史．模糊性是另一种不确定性，是已经出现的但是很难精确定义的事件中所包含的不确定性。在日常工作和生活中存在着许多模糊概念，如“胖子”“年轻人”“收入较高”等。为处理这些模糊概念，引入了模糊集的概念[41]，使用隶属度来刻画模糊事物彼此间的程度。隶属度函数常用的确定方法有模糊统计法、例证法专家经验法等，这些方法确定隶属度函数的过程是确定的,本质上说是客观的,但每个人对于同一个模糊概念的认识理解存在差异,因此有很强的主观性，而且一旦隶属度函数确定之后，得到的概念、定理等包含着严密的数学思维，其不具有任何模糊性。 针对上述问题李德毅院士在传统的概率统计理论和模糊理论的基础上提出了定性定量不确定性转换模型——云模型，实现定性概念和定量值之间的不确定性转换。在此工作上，一些学者对云模型做了深入系统的研究，使其日趋成熟，并将它成功地应用于不确定性推理、关联规则挖掘，空间数据的挖掘，智能控制及时间序列预测等领域。 云模型能模拟人类思维灵活划分属性空间，在较高的概念层上泛化属性值，完成定量数值到定性概念间的转换，同时允许相邻属性值或语言之间有重叠，这种划分使发现的知识具有稳健性。而由于计算机系统的行为存在随机性和不确定性，云模型能够很好地处理具有随机性和不确定性的数据，所以可将云模型引入到入侵检测中来，通过云模型建立的入侵检测系统具有较准确的检测能力和适应能力。
基于Google的云计算实例分析
Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术第5卷第25期(2009年9月) 基于Google的云计算实例分析 蔡键1，王树梅2 （1.徐州师范大学现代教育技术中心，江苏徐州221116；2.徐州师范大学计算机科学与技术学院，江苏徐州221116） 摘要：首先介绍了云计算产生的背景、概念、基本原理和体系结构，然后以Google系统为例详细阐述了云计算的实现机制。云计算是并行计算、分布式计算和网格计算等计算机科学概念的商业实现。Google拥有自己云计算平台，提供了云计算的实现机制和基础构架模式。该文阐述了Google云计算平台：GFS分布式文件、分布式数据库BigTable及Map/Reduce编程模式。最后分析了云计算发展所面临的挑战。 关键词：云计算；集群；谷歌文件系统；大表；映射/化简 中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2009)25-7093-03 Cloud Computing System Instances Based on Google CAI Jian1,WANG Shu-mei2 (1.Xuzhou Normal University Modern Educational Technology Center,Xuzhou221116,China;2.Xuzhou Normal University,School of Computer Science&Technology,Xuzhou221116,China) Abstract:This paper introduces the backgrounds,concept,basic principle and infrastructure of cloud computing firstly.Then it surveys im-plementation mechanism of clouding computing based on the instances of Google.Cloud computing is the system in enterprises based on the concepts of computer science.These concepts include parallel computing,distributed computing and grid computing.Google has his own platform of cloud computing.It provides implementation mechanism and infrastructure of cloud computing.This paper surveys the platform of cloud computing:Google File System,Distributed database-BigTable and Map/Reduce.Finally the paper analyse the challenge of cloud computing. Key words:cloud computing;cluster;GFS;bigtable;map/reduce 自2007年第4季度开始，“云计算”变成了IT领域新的热点。而2008年被称为云计算的元年，Google、Amazon、IBM、微软等IT 巨头们以前所未有的速度和规模推动云计算技术和产品的普及。本文介绍一些关于云计算的一些基本概念及Google提出的云计算模型及实现机制。 1云计算综述 云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。 云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility Computing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。 1.1云计算的概念 云计算现在还没有统一标准的定义，一些大公司在自己的技术文档里给出了自己的定义。例如云计算在IBM的文档中对云计算的定义是：云计算一词用来描述一个系统平台或者一种类型的应用程序。一个云计算的平台按需进行动态的部署、配置、重新配置以及撤销服务等。 而对云计算更加通用的的定义是：云计算是一种商业计算模型。它 将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根 据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务。从这个定义上讲可把云 计算看成是“存储云”与“计算云”的有机结合。存储云对第三方用户公 开存储接口，用户通过这个接口可以把数据存储到“云”。计算云通过并 行计算和虚拟化技术给用户提供计算力，它的商业模式是给用户提供计 算力。 1.2云计算实现机制 图1简单的描述了云计算的实现机制。用户通过用户交互接口 (User interaction interface)来请求服务云。一个用户能够请求的所有服务 目录存放在服务目录（Services catalog）里。系统管理（System manage- ment）是用户管理计算机资源是否可用。服务提供工具（Provisioning tool）用来处理请求的服务，需要部署服务配置。监控统计（Monitoring 收稿日期：2009-05-07 作者简介：蔡键，硕士，讲师，主研领域为图形图像处理，网格技术。图1云计算实现机制 ISSN1009-3044 Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术Vol.5,No.25,September2009,pp.7093-7095，7107 E-mail:info@https://www.wendangku.net/doc/449188251.html, https://www.wendangku.net/doc/449188251.html, Tel:+86-551-56909635690964
IT 服务能力成熟度模型白皮书
文档信息卡
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5 IT服务能力成熟度模型的内容 (7) 5.1 级别二:可重复级服务 (7) 5.2 级别三:已定义级服务 (8) 5.3 级别四:已管理级服务 (8) 5.4 级别五:优化级服务 (8) 6 使用IT服务能力成熟度模型 (9) 7 结论 (9) 8 参考 (9) 1 介绍 这份白皮书描述了IT服务能力成熟度模型.IT服务能力成熟度模型是一个针对IT服务提供商的成熟度成长模型.IT服务能力成熟度模型使客户高效地利用信息技术来支持他们的业务流程.IT服务的例子包括信息系统运行,网络管理,用户支持和软件维护.IT服务能力成熟度模型遵循IT服务所提供的五个成熟度级别. IT服务的提供商和客户可以利用IT服务能力成熟度模型来决定IT服务提供商的成熟度.IT服务提供商可以利用模型来提高它们的成熟度.IT服务能力成熟度模型是公开的并可从https://www.wendangku.net/doc/449188251.html,网站上自由下载. 这份白皮书的结构如下.在下一章中,将描述模型的历史.接下来介绍IT服务能力成熟度模型的目标.第四和第五章介绍模型的结构和内容.第六章描述实行模型提高IT服务提供者IT 服务能力的方法.最后是总结.
一种基于策略的区分服务模型
一种基于策略的区分服务模型 张雨 北京邮电大学计算机学院宽带网中心 E-mail：rainandrains@https://www.wendangku.net/doc/449188251.html, 摘要：本文在分析并对比当前IP互联网的几种QoS模型后，又探讨了基于策略的网络管理模型。在此基础上，最后提出了一种基于策略的区分服务模型。这种模型有很好的扩展性和健壮性，能够很好的适应网络和业务的变化。 关键词：策略、区分服务、模型 1.背景 随着电信业务的引入，IP网的服务质量QoS（Quality of Service）成为下一代因特网的重要研究课题,业界已经提出了多种解决IP网服务质量的模型和机制。这些机制的引入，使操作管理多个网络的复杂性也急剧增长，基于策略的网络管理被看成是一种新的网络管理方式，它能够动态改变整个系统和网络的行为，大大简化网络管理。与传统的网络管理相比[1] ,基于策略的网络管理(PBNM)提供了一种更加灵活和可定制的网络管理解决方案。区分服务被证明是一种有良好扩展性的QoS解决方案。就此，本文提出了一种基于策略的区分服务模型。 2.QoS技术中的区分服务 2.1 IP QoS的定义 IETF在RFC2386中关于网络的服务质量QoS是指发送和接收信息的用户之间，以及用户和传送信息的网络之间关于信息传输的质量约定。具体到IP QoS概念中，就是指在IP 网络中，端到端的用户分组流所表现的性能属性，可以由带宽、时延、时延抖动和分组丢失率等具体度量来描述。 z带宽（Bandwidth）：是指分组流在网络中传输所需要的“管道大小”。 z时延（Delay）：是指分组在网络中从一个参照点传送到另一个参照点的时间间隔。 z时延抖动（Jitter）：描述分组延迟的变化程度。抖动对于实时业务有较大影响。 z分组丢失率/丢包率（Lost Rate）：指网络传输期间丢失的分组数量，通常以在特定时段内丢失分组占传输分组总数的比例。 关于IP QoS的体系结构方面，IETF做了大量的工作，提出了集成服务（IntServ）模型，区分服务（DiffServ）模型和多协议标签交换体系结构。 集成服务（IntServ）[2]模型的基本思想是：对不同QoS需求的网络应用定义不同的服务类别，同时考虑对网络的共享链路进行资源控制（包括带宽和缓冲区）。应用业务在进行数据传输之前需要为数据流预留网络资源，如果数据流经过的所有路由器都支持这些服务类别和资源预留，那么就能够为该数据流提供一定的端到端QoS保证。集成服务的最大优点在于能够提供有绝对保证的QoS，但他存在可扩展性差、对路由器的要求较高、不适合短生存期流等缺点。 MPLS是一种在开放的通信网上利用标签引导数据高速、高效传输的新技术。它的价值在于能够在一个无连接的网络中引入连接模式的特性；其主要优点是减少了网络复杂性，兼容现有各种主流网络技术，能降低50％网络成本，在提供IP业务时能确保QoS和安全性，具有流量工程能力。
云计算专业术语
1.云计算 关于云计算的定义，目前为止至少有不下20种，这里选择了一种比较常见的定义：云计算，是分布式计算技术的一种，其最基本的概念，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。透过这项技术，网络服务提供者可以在数秒之内，达成处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和“超级计算机”同样强大效能的网络服务。 云计算是一种资源交付和使用模式，指通过网络获得应用所需的资源（硬件、平台、软件）。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取。这种特性经常被比喻为像水电一样使用硬件资源，按需购买和使用。 云计算是整合资源以即方式提供服务，它主要在三个层面体现技术和服务。 一个是硬件基础设施层面(IAAS)，让硬件资源以即方式提供服务; (客户要硬件环境资源，登录资源池自己定制、然后交钱、最后获取资源，用多少付多少钱; 付费对象是:应用开发者，企业IT管理者，应用平台供应商等。); 一个是应用平台层面，让应用平台以即方式提供服务; (供应商提高软件平台，平台可以开发、部署、管理、监控应用，提供开放的类APP商店; 付费对象是:应用开发者。)
一个是应用层面，让应用以即方式提供服务; (应用开放商，把应用部署在应用平台，用户可以去使用这些应用，按即方式享受服务和付费; 付费对象是:终端消费者。) 2. 软件即服务（SaaS） 这种类型的云计算通过浏览器把程序传给成千上万的用户。在用户眼中看来，这样会省去在服务器和软件授权上的开支;从供应商角度来看，这样只需要维持一个程序就够了，这样能够减少成本。 3. 平台即服务（PaaS） 平台即服务（Platform as a Service，PaaS）是一种无需下载或安装，即可通过因特网发送操作系统和相关服务的模式。由于平台即服务能够将私人电脑中的资源转移至网络云，所以有时它也被称为“云件”（cloudware）。平台即服务是软件即服务（Software as a Service）的延伸。软件即服务是将软件部署为托管服务并通过因特网提供给客户。 4. 基础设施即服务（IaaS） 云计算基础设施即服务，提供给客户的是出租处理能力、存储、网络和其它基本的计算资源，用户能够部署和运行任意软件，包括操作系统和应用程序。客户不管理或控制的底层的云计算基础设施，但能控制操作系统、储存、部署的应用，也有可能选择网络组件（例如，
云模型控制器在两轮自平衡机器人中的应用
自动化仪表PROCESS AUTOMATION INSTRUMENTATION Vol.40No.5 May.2019 第40卷第5期 2019年5月 云模型控制器在两轮自平衡机器人中的应用 徐子为，李众 (江苏科技大学电子信息学院，江苏镇江212003) 摘要：两轮自平衡机器人控制系统具有高阶次、多变量、非线性且强耦合的特性，因此难以建立精准的数学模型。针对两轮自平衡机器人系统的复杂性，对其平衡控制系统进行了研究，提出了一维云模型控制器的设计方法。运用该方法，成功地实现了两轮自平衡机器人的平衡控制,并比较了一维云模型控制器在三规则和五规则下对系统性能的影响。试验结果表明:一维云模型控制器在两轮自平衡机器人平衡控制系统中具有良好的控制性能和强抗干扰性,五规则控制器具有更加优越的控制效果。云模型控制器成功应用在两轮自平衡机器人平衡系统中,并在试验样机平台体现了良好的平衡性能，为今后云模型控制器的设计提供参考，也推进了云模型控制器在硬件平台实现的进程。 关键词：两轮自平衡机器人；云模型控制器；平衡系统；姿态检测；不确定性；智能控制；非线性系统；映射器；规则推理 中图分类号：TH7文献标志码：A DOI：10.16086/https://www.wendangku.net/doc/449188251.html,ki.issnl000-0380.2018100017 Application of Cloud Model Controller in Two-Wheeled Self-Balancing Robot XU Ziwei,LI Zhong (College of Electrical and Information Engineering,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang212003,China) Abstract:Two-wheeled self-balancing robot control system has the characteristics of high order,multi-variable,nonlinear and strong coupling,so it is difficult to establish accurate mathematical model.Aiming at the complexity of the two-wheeled self-balancing robot system,its balance control system is studied,and the design method of the one-dimensional cloud model controller is proposed.This method is used to successfully realize the balance control of the two-wheel self-balancing robot and compares the influence of the one-dimensional cloud model controller on the system performance under the three rules and five rules.The experimental results show that the one-dimensional cloud model controller has good control performance and strong anti-interference capability in the two-wheel self-balancing robot balance control system.The five-rule controller has superior control effects.The cloud model controller has been successfully applied in the two-wheel self-balancing robot balance systemand has demonstrated good balance performance on the experimental prototype platform.It provides reference for the design of cloud model controllers in the futureand promotes the implementation of the cloud model controller on the hardware platform process. Keywords:Two-wheeled self-balancing robot；Cloud-model controller；Balance system；Attitude detection；Uncertainty；Intelligent control；Nonlinear system；Mapper；Rule reasoning o引言 两轮自平衡机器人系统本质上是一种极其不稳定的欠驱动系统。国内外专家学者对于该类机器人的控制都进行了较为深入而广泛的研究。首要研究课题便是平衡控制。大量文献主要从传统控制、现代控制、智能控制三个方向对其平衡系统进行研究3］。控制方法主要有比例积分微分控制器(proportion integral derivative,PID)、线性二次型调节器(linear quadratic regulator,LQR)、模糊算法等，但是控制效果始终不理想，机器人抖动现象严重。 本文将两轮自平衡机器人平衡系统作为研究对象,通过一维云模型多规则推理映射算法,分别设计了三规则以及五规则云模型控制器。将两种云模型控制器分别应用于两轮自平衡机器人平衡控制系统，并在实际应用中进行了对比分析。通过试验，证明了云模型控制器的可行性与科学性。 1两轮自平衡机器人平衡系统 主控制器、动力驱动以及姿态传感器是两轮自平 收稿日期:2018-10-11 作者简介:徐子为(1994-)，男，在读硕士研究生，主要研究领域为智能控制,E-mail：897908448@https://www.wendangku.net/doc/449188251.html,； 李众(通信作者)，男，博士，教授，硕士研究生导师,主要研究领域为电气自动化、智能控制、云模型算法、非线性系统, E-mail:xlizhong@https://www.wendangku.net/doc/449188251.html,
一种内网云计算模型的设计
文章编号：１００９－２５５２（２０１４）０４－０１４９－０４ 中图分类号：ＴＰ３９３ 文献标识码：Ａ 一种内网云计算模型的设计 苗新亮１，王灵香２ （１．中国电子科技集团公司第三十研究所第十专业部，成都６１００４１；２．四川省经济贸易学校计算机教研室，成都６１００４１） 摘 要：云计算能够带来计算能力的巨大提升，但当前已有的云计算产品，不能直接用于期望利用现有计算机提升计算能力的内网中。提出了一种内网云计算模型，将内网现有计算机组织成云，提升整体计算能力，并达到节约硬件投入的目的。同时给出了利用该模型实现的ＯｐｅｎＳＳＬ云示例，展示了如何将本地服务变成云。 关键词：内网；云计算；模型；ＯｐｅｎＳＳＬ Desgin of cloud computing model in LAN ＭＩＡＯＸｉｎ－ｌｉａｎｇ１，ＷＡＮＧＬｉｎｇ－ｘｉａｎｇ２ （１．No．１０Department，No．３０Institute of China Electronics Tecnology Group Corporation，Chengdu６１００４１，China； ２．Computer Teaching and Research Section，Sichuan Economy and Trade School，Chengdu６１００４１，China） Abstract：Ｃｌｏｕｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇｃａｎｂｒｉｎｇａｈｕｇｅｂｏｏｓｔｉｎｃｏｍｐｕｔｉｎｇｐｏｗｅｒ，ｂｕｔｔｈｅｐｏｐｕｌａｒｐｒｏｄｕｃｔｓｏｆｃｌｏｕｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇｃａｎ’ｔｂｅｄｉｒｅｃｔｌｙｕｓｅｄｉｎＬＡＮｗｈｉｃｈｅｘｐｅｃｔｓｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇｐｏｗｅｒｕｓｉｎｇｅｘｉｓｔｉｎｇｃｏｍｐｕｔｅｒ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｏｆｆｅｒｓａｍｏｄｅｌｏｆｃｌｏｕｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇｗｈｉｃｈｕｓｅｄｅｘｉｓｔｉｎｇｃｏｍｐｕｔｅｒｔｏｅｎｈａｎｃｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇｐｏｗｅｒｆｏｒｓａｖｉｎｇｈａｒｄｗａｒｅｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ．Ｉｔａｌｓｏｇｉｖｅｓｏｕｔａｎｅｘａｍｐｌｅｔｈａｔｒｅａｌｉｚｅｄｂｙｔｈｉｓｍｏｄｅｌ，ｗｈｉｃｈｓｈｏｗｓｈｏｗｔｏｐｕｔｌｏｃａｌｓｅｒｖｉｃｅｉｎｔｏｃｌｏｕｄｓｅｒｖｉｃｅ． Key words：ＬｏｃａｌＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ（ＬＡＮ）；ｃｌｏｕｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇ；ｍｏｄｅｌ；ＯｐｅｎＳＳＬ ０ 引言 云计算是当前最流行的技术名词，并被广泛认为将继个人计算机变革和互联网变革后，掀起第三次ＩＴ技术变革浪潮，改变互联网技术基础，影响整个互联网产业格局［１］。各大ＩＴ厂商也都推出了对云计算定义有自己个性理解［２］的云计算产品。例如，亚马逊将弹性计算云建立在公司内部的大规模集群计算平台之上，用户通过网络界面来操作运行在弹性云计算平台上的各个实例，并根据用户的使用情况收费［３］。ＩＢＭ关于云计算的观点是：将ＩＴ所支持的资源以及功能结合起来，通过互联网作为服务交付给终端用户使用［４］。Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ则将云计算定义为一种产生和获取计算能力的新方式，个人和企业不需要建立自己的数据中心，而是把数据存在微软的“云”里，在需要时随时取用［５］。 总体来说，各大公司的云计算产品都是由提供各种云服务的数据中心和使用云服务的终端组成，以公有云的形式提供服务。而建设云计算数据中心需要投入巨大的资金和强大的技术支持，如Ｇｏｏｇｌｅ的“云”拥有超过一百万台服务器，亚马逊、ＩＢＭ、微软、雅虎等的“云”也至少有几十万台服务器［６］。 如果不加修改的将这些著名的云计算产品部署在内网中，构建企业自己的私有云，那么企业不得不投入巨大的资金建设自己的数据中心。企业前期已经投入了较大财力在内网中部署的计算机，则只能作为云终端使用新建的数据中心所提供的服务，而无法充分利用这些计算机本身计算能力。这将造成内网计算机的计算能力冗余，造成极大的浪费，严重违背了节约成本的目的。 因此，需要一种云计算模型，能够充分利用已有的计算机，并不需要或少量购置计算机，即可构建内网云计算服务，达到节约成本、提升计算能力的目 收稿日期：２０１３－０９－０９ 作者简介：苗新亮（１９８３－），男，工程师，软件工程硕士，研究方向为为信息安全和计算机应用。 — ９４１ —
云模型理论
2 云模型理论 2.1.1 云的基本概念 云是使用语言值来表示某个定性概念与其定量之间不确定性的转换模型,以达到反应自然世界中事物或者人类知识概念的不确定性：模糊性与随机性,不仅从随机理论和模糊集合理论中给出解释,而且也反映了模糊性与随机性之间的关联性,构成了定量与定性之间的映射[2]. 设U 是一个包含精确数值的定量论域,C 表示U 的定性概念,如果定量值 x U ∈,并且x 是通过定性概念C 的一次随机实现,x 对于定性概念C 的确定度 ()[]0,1x μ∈具有稳定的倾向随机性.如果 []:0,1U μ→ x U ?∈ ()x x μ→ (2-1) 那么,称x 在定量论域U 上的分布为云,其中每一个x 就称为一个云滴[3,4]. 2.1.2 云的数字特征 所谓云的数字特征,就是在正态分布函数与正态隶属函数的基础上,反应云的概念的整体性,主要使用期望x E （expected value ）、熵n E （entropy ）、超熵e H （hyper entropy ）这三个数字特征来整体的表征云的概念： (1) 期望x E ：在论域空间中,云滴是最能代表定性概念的点,其期望是论域空间中的中心值; (2) 熵n E ：熵是由定性概念的随机性和模糊性所共同决定的,代表着一个定性概念的可度量粒度,n E 是定性概念随机性的度量,反映了这个云滴的离散程度;也体现了定性概念的裕度,反映了论域空间中的可被定性概念接受的云滴的取值范围,是定性概念模糊性的度量,通常情况下,熵越大,定性概念可接受的云滴取
值范围就越大,定性概念越模糊,这也反映了随机性与模糊性之间的关联性. (3) 超熵e H ：超熵是对熵的不确定度的度量,也就是熵的熵,揭示了在论域空间中语言值所有点的不确定度的凝聚性以及模糊性和随机性的关联,间接反映了云的厚度[2,3]. 2.2 云发生器 由定性到定量的转化过程称为正向云发生器;由定量到定性的转化称为逆向云发生器.一维正态云发生器是由云的三个数字特征：期望x E 、熵n E 、超熵e H 通过()3~,,x n e CG N E E H 产生合适的云滴,于是,n 个云滴就构成了云,这样就把定性的概念通过云模型的不确定性转化为定量的表示;逆向云发生器是通过已知一定数量的云滴来描述定性知识的云的数字特征(),,x n e E E H 的过程,具体过程如图所示： 2.2.1 正向云发生器 一维正态云发生器进行API 指数的预测时,要遵循正态分布的"3"n E 规则,其产生的相应的云对象中位于[]3,3x n x n E E E E -+之外的云滴属于小概率事件,通
PID型云模型控制器在电子节气门中的应用
电子设计工程Electronic Design Engineering 第25卷Vol.25第22期No.222017年11月Nov.2017 收稿日期：2016-09-19稿件编号：201609174作者简介：李飞（1989—），男，江苏南京人，硕士研究生。研究方向：汽车电子及其智能控制。常规汽车电子节气门为油门踏板与节气门门体 机械地相连，这一系统正在被汽车电子节气门所取 代，汽车电子节气门控制器（Electronic Throttle Controller ，ETC ）的控制目标是希望节气门门体能够迅速且超调小的到达期望角度；通过分析门体位置 信息，综合汽车其他控制信号如发动机转速、工作负 荷等，使节气门控制器能够精确的控制节气门门体 开度，从而改善燃油经济性、驾驶性能和排放性能。 电子节气门控制器早期运用的是常规PID 控制 算法，但是常规PID 控制器并没有考虑非线性因素 的影响，整个系统的稳定性和鲁棒性实际上没有得 到可靠的保证。为了提高节气门的控制速度及其精 度，目前其控制策略发展方向是将常规PID 控制算 法和现代控制算法相结合的思路。云模型（Cloud Model ）是一种新兴的人工智能控制算法，云模型控制算法不要求给出被控对象准确的数学模型，同时保留被控对象及其环境中各种未知的不确定因素针对汽车电子节气门具有多种非线性因素，把一维云模型控制器（One dimensional Cloud Model Controller CMC ）与常规PID 控制算法相结合，仿真结果表明该控制器较常规PID 控制器能够明显改善节气门的控制效果，显著提高控制器的稳定性和鲁棒性。1电子节气门数学建模1.1电子节气门结构电子节气门机械结构简图如图1所示，由直流电机、齿轮组、双复位弹簧、门体阀片和门体位置传感器等部件构成。 PID 型云模型控制器在电子节气门中的应用 李飞，李众 （江苏科技大学电子信息学院，江苏镇江212000） 摘要：针对汽车电子节气门具有很强的参数不确定性、时变性和非线性，难以建立准确的数学模型等特点，采用了一维云模型和常规PID 相结合的控制方法建立了节气门控制器，分别运用PID 型云模型控制器和常规PID 控制器对节气门模型进行仿真；最后，通过Matlab/Simulink 仿真实验，结果表明与常规PID 控制器相比较，PID 型云模型控制器能够显著提高节气门的快速性、稳定性和鲁棒性。关键词：云模型；常规PID 控制算法；电子节气门；Matlab/Simulink 中图分类号：TN701文献标识码：A 文章编号：1674-6236（2017）22-0162-04 Application about electronic throttle based on PID cloud model controller LI Fei ，LI Zhong （School of Electronic and Information ，Jiangsu University of Science and Technology ，Zhenjiang 212000，China ） Abstract:As the automotive electronic throttle has strong parameter uncertainty ，time -varying ，nonlinear and it is also very difficult to establish a precise mathematical model ，which designs a throttle controller based on one dimensional cloud model and the conventional PID control algorithm and establishs one dimensional cloud model PID controller to control the models which are different from the spring torque and the friction https://www.wendangku.net/doc/449188251.html,ing PID cloud model controller and conventional PID controller to simulate the throttle model.Finally ，MATLAB /Simulink results show that by comparing with the conventional PID controller ，the PID cloud model controller can significantly improve the throttle about the rapidity ，stability and robustness.Key words:cloud model ；conventional PID control algorithm ；electronic throttle ；Matlab/Simulink - -162万方数据
人际了解协助和服务素质能力模型
人际了解（沟通）（IU）协助和服务-素质能力模型 概念： 想要了解他人，这种想要了解他人的能力，可能清楚地倾听及体会到他人没有表达出来或是说明不完整的想法，感觉及考量。这里所称的“他人”是指个人或是一群有着相同感觉和考量的所有成员。 跨文化敏感度其实是人与人之间的了解当中的一个特例，它经常也包含大量的资讯收集。 人际了解与沟通也称作： ◆同理心 ◆倾听 ◆对他人的敏感度 ◆洞悉他人的感觉 ◆诊断式的了解 构面 两上构面：对他人了解深度或复杂度（A）从明确的了解意思或情况到了解持续行为背后暗藏的复杂原因依序条列。倾听与回应他人（B）从基本的倾听解释他人过去的行为，到特意协助他人解决个人或人际之间的困难。 人际了解沟通评量
一般行为特征： ◆认知他人的情绪和感觉 ◆利用倾听与观察获得的了解，预测他人的反应并预作准备 ◆了解他人的态度、兴趣、需求和观点 ◆了解他人的基本态度，行为模式或问题的原因。 与其他能力的关联 ◆资讯收集可协助助人际了解与沟通，这个步骤包括观察、直接询问、间接收集资料以及 证实假设的各种办法。 ◆人际了解与沟通可以形成更高层资助的冲击与影响，并成为对顾客服务导向不可或缺的 基础。顾客服务以及冲击与影响的效力，受限于了解的深度。 ◆他也支援类似的议题，协助他人发展，组织洞察力，团队合作和建立关系等。 ◆他的B4隐含有适当的主动性以及近似于影响与冲击之意，差异在于：在影响与冲击当 中，发话者有自己预设的想法，但此处的意图，其实仅止于想帮助或有所回应，事实上没有其他进一步目的。 ◆当发话者的看法与其正在倾听的人有冲突时，人与人之间的了解与沟通才趋向第一级的 弹性的意思。但是B4等级也的确含一些弹性在内。