基于概念背景的概念格启发式属性约简

提出了概念格的概念背景,在保持概念格中各概念外延不变的情况下,即保持概念背景的论域划分不变的情况下对概念格的属性集进行了约简,提出了概念格启发式属性约简算法,最后通过实例表明了该约简算法的可行性与有效性.     

基于概念格基本定理的属性约简

研究了概念格属性约简理论,在更一般的形式背景(即对象集和属性集有限或无限)中,基于概念格基本定理,从新的角度给出协调集的判定,进而得到约简的判定.对属性集的分类做了进一步的刻画,改进了已有的结果.     

概念格属性约简的一种快速求法

形式概念分析理论对于知识发现、信息检索、机器学习、软件工程等领域是一种很有效的数据分析工具．通过对概念格属性约简的研究,给出了绝对必要属性、相对必要属性和绝对不必要属性的判定定理,在此基础上给了直接从对象集求约简属性的快速算法．     

形式概念格属性约简集的组成与结构

形式概念分析理论对于知识发现、信息检索、机器学习、软件工程等领域是一种很有效的数据分析工具。概念格属性约簖理论是揭示概念格中属性本质特征的一种方法。在此证明了等价的相对必要属性不能在同一个约简集中出现,每个约简集与每个相对必要属性等价类的交都不空,概念格的每个约简集都是由所有的绝对必要属性和每个相对必要属性等价类中的一个相对必要属性组成,从而彻底地揭示了概念格约简集的组成与结构。     

直觉模糊概念格的属性约简

研究直觉模糊形式背景下的概念格属性约简.利用直觉模糊逻辑算子给出了直觉模糊概念格的构造,通过直觉模糊集的水平截集定义了可辨识属性矩阵,给出了直觉模糊概念格的属性约简方法.     

基于ECⅡ代数的概念格属性约简

概念格是数据分析与知识发现的重要理论.知识发现的一个重要方面是知识约简,因而找到简单有效的约简方法是非常必要的.本文从形式背景上ECⅡ代数结构的角度出发,研究了概念格的属性约简定理,约简方法及属性特征.     

基于概念格的知识约简算法的实现

探讨了Rough集和概念格的基本理论,将Rough集和概念格模型有机地结合起来,运用Rough集的约简理论提出一种基于概念格的知识约简方法并通过实验进行了验证,结果表明利用Rough集理论对以形式背景形式描述的原始数据集进行约简,可以在一定程度上减小概念格的规模.     

形式模糊背景中单边模糊概念格的属性约简

形式概念分析是一种有效的知识表示和知识发现的方法,形式背景和形式概念是形式概念分析中的两个基本概念.形式背景描述了对象集和属性集间的一个二元经典关系,隐含其中的知识通过概念格的形式表示出来.形式模糊背景是形式背景在模糊集理论下的自然推广,建立在其上的模糊概念格在实际应用中面临许多困难,为此,多种形式的模糊概念格的改进形式应运而生.单边模糊概念格就是一种具有较好应用前景的改进模糊概念格.主要研究基于经典-模糊概念格的形式模糊背景的属性约简问题,这里属性约简的概念具有保持相应的概念格整体结构不变的含义.关于属性约简,给出了多种形式的属性约简判定定理,针对属性约简,将所有属性分为三类,探究了不同类型属性的特征刻画.最后,通过引入模糊概念间的辨识属性集的概念,得到了基于辨识属性矩阵的属性约简方法,并通过示例验证了属性约简方法的可行性.     

概念格约简与覆盖约简之间的关系

以一类与覆盖粗糙集相对应的形式背景为工具,对概念格属性约简和覆盖粗糙集约简进行研究,结果表明覆盖粗糙集与形式背景之间存在一一对应关系,并且证明了覆盖粗糙集的交约简可化为概念格的属性约简。     

基于AE-概念格的决策形式背景属性约简

针对AE-概念格, 在属性三支协调下, 提出了保持非冗余规则信息不丢失的属性约简理论。 首先讨论了子背景下的相关性质, 其次定义了属性三支协调决策形式背景中的非冗余规则协调集, 并获得了该协调集的判定定理, 最后给出利用差别矩阵和差别函数得到相应约简的方法。     

基本概念格的关联规则挖掘算法

在已有的基于概念格的关联规则挖掘算法中,搜索频繁结点的范围太大,从而导致花费大量的时间来产生关联规则。针对这一不足,利用“索引链表”数据结构来辅助快速地找到所有的频繁结点,缩小了结点的搜索范围,降低了概念格中挖掘关联规则算法的复杂度。     

基于基概念的面向属性概念格建格方法

目的基于基概念构造面向属性概念格。方法通过每个对象对应的面向属性概念格的基概念,利用其外延与内涵逐层寻找面向属性概念。结果利用基概念找到全部面向属性概念,从而得到完整的面向属性概念格。结论利用基概念可以逐层获得所有面向属性概念,也可以解决其他类型概念格的构造问题。     

概念格理论发展分析

通过查找多个国内外数据库,对近年(2009至2015年)国内外概念格理论的发展现状进行统计分析.介绍了近年有关概念格的建格算法、提取规则和关联规则、属性约简的方法以及概念格与其他学科的结合理论,此外还介绍了概念格理论在实体档案馆、排产管理和车辆运输安全性中的应用.     

一种新颖的概念格构造算法

高效的概念格生成算法对于形式概念分析的应用研究是一个主要问题,文章从基于属性的基本概念出发,首先给出并证明了任意概念可表示为基本概念的定理,并提出了一种基于属性基本概念的渐进式概念格生成算法,实例表明该算法是可行和有效的。     

基于概念格模型的约简表示及求解

文章在研究概念格与粗糙集之间关系的基础上,建立了基于概念格的粗糙集合模型表示,并提出了基于概念格模型求解决策表的约简与核的方法。该算法首先构建概念格,通过在建格过程中及时动态地消除与约简求解无关的结点,提高算法的效率,继而扫描概念格判断决策表的一致性,得到核以及所有非约简,进而得到所有约简;理论分析与实验表明了算法的正确性和有效性。     

毕达哥拉斯模糊三支概念格

将毕达哥拉斯模糊集理论引入模糊三支概念格中, 在毕达哥拉斯模糊形式背景下研究毕达哥拉斯模糊三支概念格的构造。首先, 结合毕达哥拉斯模糊集理论将对象与属性的关系同时用隶属度和非隶属度表示, 给出毕达哥拉斯模糊形式背景的定义;其次, 基于给定的阈值α和β以及三支决策思想, 将对象集(属性集)划分为正域、负域, 边界域3个部分;在此基础上, 给出2种毕达哥拉斯模糊三支概念(对象导出毕达哥拉斯模糊三支概念与属性导出毕达哥拉斯模糊三支概念)的定义和相关定理, 构建相应的概念格;最后, 结合实例阐释毕达哥拉斯模糊三支概念格在实际问题中的应用。     

基于差别矩阵的区间值形式背景属性约简

目的在形式概念分析理论框架下,研究区间值形式背景的属性约简。方法给出区间值属性集差别矩阵和区间值形式背景属性约简的定义,并研究相关性质;研究协调区间值属性集的判定定理。结果给出协调区间值属性集的判定定理,以及基于区间值属性集差别矩阵的区间值形式背景约简方法。结论区间值形式背景可进行属性约简。