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.     

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.     

基于属性粒化的近似概念分析及规则提取

将属性粒化思想引入到不完备形式概念分析之中。首先,借助于粒度树和截集,研究了不同粒度下近似概念之间的内在联系,其次,研究了粒化前后不完备决策形式背景中近似决策规则之间的关系,最后,在不完备决策形式背景中引入了三种协调性,并研究了粒化前后协调性之间的联系。     

三支弱协调决策形式背景的规则获取

规则获取是三支概念分析中的一个重要问题。本文首先基于属性导出三支概念格间的细于关系,定义了三支弱协调的决策形式背景,并给出了基于属性导出三支概念格三支弱协调决策形式背景的规则获取方法。然后,研究了三支规则与二支规则之间的关系。最后,定义了属性导出三支概念的弱闭标记,并利用弱闭标记给出了三支弱协调决策形式背景的规则获取方法,剔除了冗余规则从而简化规则。     

基于属性粒度研究决策形式背景的规则提取理论

粒计算作为研究热点之一, 使得用多角度、多层次的方法研究问题变为可能。将粒计算引入决策形式背景, 将会获得更为精确的决策规则。从属性粒度树的角度出发, 首先定义了多粒度决策形式背景,其次研究了粒化前后协调性之间的关系,最后给出了粒化前后多粒度决策形式背景上的规则之间的关系。     

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。     

决策概念格及决策规则的提取

针对含有决策信息的决策形式背景,提出了决策概念格模型,并定义决策概念格中的决策规则及规则的置信度和支持度,用户可根据实际的需求,从规则中提取满足最低置信度及支持度的规则.