基于云模型的模糊综合评价法在《电工学》课程教学评价中的应用附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

阐述了利用正态云模型代替模糊隶属函数进行模糊综合评价的方法.运用云模型的逆向云发生器,云运算原理,结合云模型的模糊性,随机性,统计性性质对一个评价系统进行综合评价.最后使用食品安全监管检测数据分析比对了基于云模型的模糊综合评价方法与常规模糊综合评价方法,算例表明云模型的模糊评价方法具有模糊隶属函数方法所不具备的优势.

⛳️ 运行结果

综合云模型数字特征:

期望 Ex = 82.937

熵 En = 10.232

超熵 He = 4.732

=== 一级指标云模型数字特征 ===

指标      期望Ex   熵En    超熵He   

教师水平     84.831  9.852   3.825  

学生水平     83.195  9.993   4.592  

课程内容     84.216  10.201  5.531  

教学效果     81.936  10.398  4.611  

综合评价     82.937  10.232  4.732  

=== 绘制标准云和评价云对比 ===

评价云对各标准等级的隶属度:

优    : μ = 0.0014

良    : μ = 0.8257

中    : μ = 0.0587

及格   : μ = 0.0000

不及格   : μ = 0.0000

最终评价等级: 良 (隶属度: 0.8257)

=== 模糊综合评价算法实现 ===

权重系数 A = [0.25, 0.25, 0.25, 0.25]

评价矩阵 S:

指标      Ex    En    He    

教师水平     84.831  9.852   3.825  

学生水平     83.195  9.993   4.592  

课程内容     84.216  10.201  5.531  

教学效果     81.936  10.398  4.611  

计算得到的综合评价云模型:

期望 Ex = 83.544

熵 En = 10.113

超熵 He = 4.679

与论文给出的综合值比较:

指标 计算值 论文值 误差

期望 Ex 83.544 82.937 0.608

熵 En 10.113 10.232 0.119

超熵 He 4.679 4.732 0.053

=== 逆向云发生器验证 ===

原始云模型: Ex=85.000, En=8.000, He=2.000

计算云模型: Ex=84.908, En=7.688, He=1.599

相对误差: Ex=0.108%, En=3.898%, He=20.066%

=== 评价结果分析 ===

根据云模型评价结果:

1. 综合评价期望值 Ex=82.937，表明《电工学》课程教学整体评价良好

2. 教师水平期望值最高(84.831)，说明教师在素质方面表现突出

3. 课程内容的超熵值最高(5.531)，说明课程内容评价的不确定性最大

4. 熵值 En=10.232 反映了评价等级的模糊程度

5. 超熵值 He=4.732 反映了评价结果不确定性的离散程度

教学改进建议:

1. 继续保持教师素质方面的优势

2. 优化课程内容设置，降低评价不确定性

3. 关注教学效果，提升学生满意度

4. 加强师生互动，提高学生参与度

=== 程序执行完成 ===

所有图形已生成完成

>> 

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]沈进昌,杜树新,罗祎,等.基于云模型的模糊综合评价方法及应用[J].模糊系统与数学, 2012, 26(6):9.DOI:10.3969/j.issn.1001-7402.2012.06.017.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化

🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇

5 往期回顾扫扫下方二维码