MATLAB实现基于云模型的花片多特征智能提取系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建基于云模型的花片特征提取与分析系统。通过逆向正态云发生器算法，自动从鸢尾花、玫瑰及百合等样本数据中提取数字特征值，高效处理多类型花片分布特征。

详 情 说 明

基于云模型的花片多特征提取与分析系统

项目介绍

本项目采用云模型理论对花片样本特征进行智能提取和分析。系统能够处理不同类型花片样本数据，通过云模型的逆向正态云发生器算法，从样本点分布中提取关键数字特征值。算法主要分析三类花（如：鸢尾花、玫瑰、百合）的四个特征参数（如花瓣长度、宽度等），为花卉分类和特征分析提供科学依据。

功能特性

• 智能特征提取：利用逆向正态云发生器算法自动提取花片样本的数字特征
• 多特征并行分析：同时处理多个特征参数，提高分析效率
• 可视化展示：生成云图直观展示特征分布情况
• 全面报告生成：自动生成详细的特征分析报告

使用方法

1. 准备输入数据：

- 样本数据文件（CSV格式）：包含三类花的四个特征参数测量值 - 数据矩阵：每行代表一个花片样本，每列代表一个特征参数 - 分类标签：标明每个样本对应的花卉类别 - 参数设置：配置云模型算法相关参数

1. 运行程序：

- 执行主程序开始特征提取与分析流程

1. 查看结果：

- 数字特征矩阵：三类花的四个特征参数对应的期望(Ex), 熵(En), 超熵(He)数值 - 云图可视化：各特征参数的云模型分布图 - 特征分析报告：各数字特征的统计分析结果 - 数据文件：提取的数字特征以表格形式保存（CSV格式）

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 支持的操作系统：Windows 10/11，Linux，macOS

文件说明

主程序实现了系统的核心控制逻辑，包括数据读取与预处理、云模型参数计算、特征分析处理、结果可视化展示以及报告生成等完整流程。程序采用模块化设计，通过调用逆向正态云发生器等算法模块，完成从原始花片数据到数字特征提取的全过程，并输出可视化图表和分析报告。