基于属性导出三支概念格的决策背景规则提取

给出了决策形式背景在属性导出三支概念格下的规则提取方法。首先定义了属性导出的三支概念格间的细于关系,以此为基础给出了决策形式背景三支协调的定义以及在三支协调下提取规则的方法,并研究了所获规则与经典决策背景下所获规则的关系。最后结合实例阐明了三支规则的有效性与优越性。     

基于面向对象(属性)概念格的三支规则提取

三支形式概念分析作为形式概念分析的推广,从正信息和负信息角度对概念进行了更精细和更完整的描述.针对决策形式背景,从三支决策思想的视角研究对象导出三支面向对象概念格(OEO-概念格,Object-induced three-way object-oriented)和属性导出三支面向属性概念格(AEP-概念格,Attribute-induced three-way property-oriented)的规则提取问题.首先,借助三支算子给出OEO-协调以及对象导出面向对象三支决策规则的概念,在此基础上研究其规则与面向对象概念格的决策规则之间的关系,研究结果显示当决策形式背景在OEO-协调和面向对象协调的前提下,两者之间存在包含关系.其次,对偶地,提出AEP-协调和属性导出面向属性三支决策规则的定义,并讨论其与面向属性概念格的决策规则之间的关系,进一步地刻画其与属性导出三支决策规则之间的联系.最后,结合实例详细解释所提出的理论.     

基于属性概念的决策形式背景协调性研究

决策形式背景是在形式背景的基础上通过增加决策属性而得到的,相应的可生成条件格和决策格。基于这两个格中属性概念外延之间的关系提出属性粒协调决策形式背景这一概念,并从属性概念的角度给出决策形式背景现有的强协调性、弱协调性和协调性的新的描述方式,进一步解释属性粒协调决策形式背景与这三种决策形式背景之间的关系;最后,提出属性粒规则的概念,并给出以此为基础的规则获取方法。     

对象导出三支概念格的熵属性约简

将信息熵引入形式背景中,研究对象导出三支概念格的熵属性约简. 首先,定义对象导出三支概念格的信息熵、条件熵和互信息等概念;其次,根据属性在约简过程中的重要性探讨核心属性和非核心属性的熵判定条件,并得出对象导出三支概念格的熵协调集等价于OEG协调集(对象导出三支概念格的粒协调集),对象导出三支概念格的熵约简集等价于OEG约简集;最后,给出决策形式背景中对象导出三支概念格的熵协调和熵约简等概念,并给出启发式熵约简的方法.     

基于类背景的双向规则的获取

规则获取是形式概念分析中的重要问题。文中首先给出原背景概念格与类背景概念格的概念外延之间的关系,并在决策形式背景弱协调的情况下,比较了基于协调性和基于类背景获取的规则集;进一步证明,基于类背景获取的规则优于基于协调性获取的规则。最后,从条件类背景出发定义了反向规则及双向规则,并给出其获取方法及相应的解释。     

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。     

基于OE-近似概念格的不完备决策背景的规则提取

首先,通过对象诱导的三支条件近似概念格和三支决策近似概念格的细于关系,定义了不完备决策背景的OE-协调性;然后,在OE-协调的不完备决策背景上提出了对象诱导三支规则的提取方法, 分别从正面和负面的角度对规则进行获取和解释, 给出了冗余规则的判定定理及非冗余规则集的提取算法;最后,利用包含度理论,提出了带有置信度的三支规则提取方法, 提供了更为丰富的细节, 使得获取的规则更加完善。     

决策形式背景中具有置信度的三支规则提取

给出了非三支协调的决策形式背景具有置信度的三支规则提取方法。首先定义了规则置信度,以此为基础给出了概率分布并结合实例阐明了利用具有置信度的规则做决策的可行性。最后利用置信度,研究了三支协调的决策形式背景非冗余规则的性质,并给出了属性三支协调下非冗余规则的充要条件。     

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。     

属性定向概念格的协调近似表示空间

构造形式背景、协调决策形式背景和不协调决策形式背景的统一模型,并提出不同形式背景的概念格的属性约简的定义和方法.首先,定义对象幂集上的一种等价关系,并利用该等价关系给出属性定向概念格的协调近似表示空间的概念.其次,针对不同形式背景构造相应地协调近似表示空间.特别地,构造不协调决策形式背景的四类协调近似表示空间,分别为分布协调近似表示空间、最大分布协调近似表示空间、下协调近似表示空间和上协调近似表示空间.最后,给出协调近似表示空间的属性约简的定义,并利用可辨识矩阵给出属性约简集的判定定理.分析表明,形式背景和决策形式背景(包括协调的和不协调的)都可看作是协调近似表示空间的特殊形式,且形式背景的属性约简恰好对应协调近似表示空间的属性约简.因此,协调近似表示空间的属性约简方法可以在一定程度上降低由形式背景的复杂性带来的概念格的属性约简的复杂性.     

多标记序决策系统中基于局部最优粒度的规则获取

多粒度是当前粒计算研究的一个重要方面.在实践中,人们往往选择比较合适的粒度层次来解决问题.作为信息系统的一种特殊情况,多粒度决策系统是经常使用数据表示形式.在这样的系统中,对象可以在属性的不同粒度层次上取不同的观测值.实际使用时,常常遇到在数据属性上需要比较大小,即属性带有序关系.序关系分析是多指标决策的重要内容,而粗糙集是一种处理序关系有效方法.围绕多标记序决策系统的知识获取问题来开展研究,首先,介绍了多标记序决策系统的概念;然后,在协调的多标记序决策系统中定义了最优粒度和局部最优粒度,并介绍了基于局部最优粒度的属性约简和规则获取方法;最后,在不协调的多标记序决策系统中引入了广义决策,定义了广义最优粒度和广义局部最优粒度,并给出了基于广义局部最优粒度的属性约简和规则获取方法.     

基于优势关系的正协调模糊决策形式背景的规则融合

形式概念分析理论(Formal concept analysis, FCA)是知识发现的重要工具,促进了人工智能的发展。FCA重要的研究课题之一就是规则提取,提取决策规则能够帮助解决不同内涵取值的概念的决策问题。该文首先提出了基于优势关系的模糊决策形式背景的3种协调性定义,并针对其关系进行讨论。然后基于确定性的粒决策规则提出正协调模糊决策形式背景上的决策规则融合方法,给出其对应算法从而获取包括确定性和不确定性的所有决策规则,且通过实例描述了该方法的有效性。     

基于三支概念格线图的混合蕴含获取

考虑到三支概念分析中三支算子可以表达对象集和属性集之间"共同具有"和"共同不具有"这两种语义,基于该理论对混合蕴含规则进行研究.首先定义三支概念分析下的混合蕴含规则,并利用三支算子的性质给出混合蕴含规则成立的充分必要条件;然后根据三支概念的构建算法以及三支概念之间的偏序关系给出三支概念格线图的构建方法;最后,基于三支概念格线图提出混合蕴含规则的获取方法.     

模糊三支概念分析与模糊三支概念格

为了进一步将模糊集合理论引入到三支概念分析中,在模糊形式背景下研究了属性导出模糊三支概念与对象导出模糊三支概念,将已有的经典三支概念拓展到了模糊三支概念中,对完善三支概念理论有重要意义.首先,在模糊形式背景下,结合模糊集合理论将对象与属性的关系用隶属度表示.然后,用阈值α以及三支决策思想,将外延(内涵)分为正域,负域,边界域三个部分.其次,提出了两种模糊三支概念(属性导出三支概念与对象导出三支概念)的相关定义和重要定理.最后,结合实例详细解释了模糊三支概念在实际生活中的应用.模糊三支概念分析理论在非经典的背景下为粒计算、人工智能、机器学习等提供了可行的思路.     

基于相似关系的不完备形式背景属性约简

研究不完备形式背景的属性约简问题。通过比较对象间属性值的一致性, 定义了对象集上的一个相似关系, 进而定义了基于相似关系的粗糙近似算子, 利用目标集的粗糙集近似, 可以提取语义明确的决策规则。基于不完备形式背景中相似关系给出一种属性约简的概念, 研究了属性约简的判定定理, 给出了三类属性的特征刻画。 最后, 利用对象间的辨识属性, 给出了一种属性约简的方法, 并举例说明了方法的可行性。     

面向对象的模糊三支半概念

将经典半概念理论引入模糊三支概念进行分析,单向地考虑对象集与属性集之间的关系,从而推广模糊三支概念的应用。在模糊形式背景下,首先,根据对象和属性之间的隶属度关系以及给定阈值,定义了面向对象的模糊三支半算子;然后,提出面向对象的模糊三支半概念的定义,从格论角度出发讨论其偏序关系以及上下确界,并进行相关定理的证明;最后,给出面向对象的模糊三支半概念的构建算法并结合例子验证所得结果的有效性。基于经典半概念与经典概念分析的关系,面向对象的模糊三支半概念理论是对模糊三支概念的拓广,也为数据处理和知识挖掘等提供了更简便的思路。     

面向属性(对象)概念格基于直观图的保并(交)约简

属性约简是形式概念分析中的一个重要问题,文中主要研究面向属性概念格和面向对象概念格的保持并(交)不可约元外延不变的约简。给出面向属性概念格和面向对象概念格的保并约简和保交约简的定义;研究了这两个格的保并约简和保交约简之间的关系;利用形式背景直观图,给出获取这两种格的保并约简和保交约简的理论与方法。     

三支概念格中的关联规则提取算法

针对基于形式概念分析的关联规则提取侧重属性之间的正关联、忽略负关联的问题,提出一种基于三支概念分析的关联规则提取算法(3ARM)。利用对象导出三支概念的内涵包括表达"共同具有"语义的正属性子集和表达"共同不具有"语义的负属性子集的特点,结合三支概念格的泛化与例化结构,高效地提取正负关联规则;基于三支概念的闭项集特性,从三支概念格中选出包含频繁项集的候选概念进行挖掘,减少不必要的搜索;通过对三支概念之间的关系进行研究,从父子概念中提取无冗余的正关联规则和负关联规则,再从兄弟概念中提取正负规则对规则集进行补充,充分挖掘三支概念格中的知识。MovieLens数据集上的实验结果表明:应用3ARM算法,在最小支持度为10%时,得到正规则86 027条,负规则93 685条;3ARM算法得出的正规则数量比FARM算法的多出0.9倍～1.5倍,减少了FISM算法最多28.3%的冗余负规则,分别减少了FISM和FARM算法44%～63%和27%～62%的运行时间。     

对象定向概念格的不协调决策约简

由于噪声、预测能力等因素的影响,实际问题中遇到的决策形式背景大多是不协调的.因为形式背景中不协调性的存在使得人们挖据有用的信息变得更加复杂和困难,而属性约简可以使决策形式背景的知识表示更为简洁,隐藏的知识更加清晰,因此研究不协调决策形式背景的属性约简具有重要的意义.针对不协调决策形式背景研究了对象定向概念格的属性约简的定义和方法.首先,利用对象幂集上的等价关系定义了对象定向概念格的两种属性约简:分布约简和最大分布约简.分布约简集保持每个对象子集在每个决策等价类的隶属程度不变,而最大分布约简集保持每个对象子集的最大决策等价类不变.其次,讨论了分布协调集和最大分布协调集之间的关系.最后,定义了分布辨识矩阵和最大分布辨识矩阵,给出了分布约简集和最大分布约简集的判定定理,提出了计算分布约简集和最大分布约简集的方法.     

基于决策属性粒度树提取决策规则

粒计算通过粒的形成、粒的转移、粒的合成与分解等手段有效地解决问题.利用属性粒度树,将粒计算与决策形式背景的规则提取理论相结合.首先将决策属性进行粒化,给出多粒度决策形式背景的定义;其次研究了粒化前后决策形式背景协调性的关系;最后在假设粒化前后决策形式背景协调的前提下,研究了粒化前后决策规则之间的关系.