基于属性扩展的双向合成背景的概念格的生成

针对多形式背景双向合成的概念格生成,提出了一种多背景双向合成的面向属性概念格的生成方法,首先利用各个子形式背景中的每个概念的内涵通过相关运算得到合成背景的面向属性概念格的内涵集,然后将得到的内涵集通过近似算子运算得到合成背景的外延,并进一步得到双向合成背景的面向属性概念格。用理论证明该方法的有效性和完备性,并通过实验表明该方法时间效率较好。     

多粒度面向对象概念格的构造

目的研究多粒度面向对象概念格的构造。方法在单粒度面向对象概念格外延集上作并运算,得到多粒度面向对象概念的外延集,再运用下近似粒算子,得到多粒度面向对象概念的内涵集,进而构造多粒度面向对象概念格。结果给出了由单粒度面向对象概念格构造多粒度面向对象概念格的方法。结论多粒度面向对象概念格的提出进一步完善了概念格理论。     

面向对象概念格上的近似概念及概念认知

针对概念认知问题，该文通过形式背景中任意对象(属性)集在面向对象(属性)概念格中形成的下近似概念外延(内涵)和上近似概念外延(内涵),探讨了面向对象(属性)概念、面向对象(属性)下近似概念、面向对象(属性)上近似概念之间的关系，得到在面向对象(属性)概念格中生成下、上近似概念的一种有效方法。对于面向对象概念格中任一概念，由其外延形成的下近似概念和上近似概念是它本身；对于面向属性概念格中任一概念，由其内涵形成的下近似概念和上近似概念也是它本身。同时通过举例说明。另外，将近似概念应用于面向对象(属性)概念格中进行概念认知并给出相应算法。对于给定的任一对象(属性)集线索，通过其形成的近似集去逼近该线索，得到1个精确概念或者2个近似概念，以进行概念认知。同时给出概念学习精度来衡量概念认知的准确性。     

基于边缘概念的概念格生成算法研究

提出了一种新的基于边缘概念的概念格生成算法.通过已求出的概念内涵及外延的交集和并集运算,分层构造概念格.和已有概念格的构造算法不同的是,本算法在求出边缘概念后就不再依赖于形式背景.该算法同时解决了跨层概念间的关系.最后结合实例说明了该算法的实现过程和有效性.     

基于n阶算子的面向对象概念格压缩

研究面向对象概念格的简化问题。针对给定的形式背景,引入对象集和属性集上的n阶算子,产生n阶面向对象概念,并构建Hasse图。从而通过调整n值大小,可控制面向对象概念格的压缩格节点的个数,实现对面向对象概念格的动态压缩。提出的基于n阶算子的面向对象概念格压缩方法,可使压缩后的概念外延为原概念外延的交,概念内涵为原概念内涵的并,从而达到简化知识库的目的。     

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.     

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。     

形式背景下概念格的一种建格算法

在形式背景下的概念分析理论中,概念格是其核心的数据结构之一,在数据检索和数据挖掘中得到广泛应用。概念格的建立是这些应用的基本前提,建立概念格的过程也是概念聚类的过程。文中通过对形式背景中的对象和属性之间的二元关系简化为布尔矩阵,并对布尔矩阵进行算法处理,着重分析了求外延的算法及计算机语言的实现,得到所有概念的外延,而外延所形成的格是与对应的概念格同构的。     

合成背景的面向属性概念格生成

目的研究合成背景下面向属性概念格的生成。方法面向属性概念格理论。结果由两个简单形式背景的面向属性概念格获得了合成形式背景的面向属性概念理论。结论推广了已知结果,易于获得复杂形式背景的面向属性概念格,从而更有利于知识发现。     

基于包含度理论的概念格构造方法研究

利用包含度理论定义了一种基于形式背景的算子,证明了包含度取不同值时,该算子可以构造出概念格、补背景概念格、面向属性概念格以及面向对象概念格。从而说明应用包含度理论可将基于形式背景的各种建格问题进行统一描述。     

概念格的算法及进展

概念格作为形式概念分析的核心数据结构,在机器学习、软件工程和信息获取等领域得到了广泛应用.本文简要介绍了概念格的基本概念,讨论了现有的建格算法以及概念格的研究方向。     

基于两级概念格的信息抽取的研究

该文提出了结构关键词的概念,给出了结构概念格和内容概念格的形式化描述.结构概念格是对文档语义段的逻辑存储,内容概念格是对文档内容信息的逻辑存储.开发了一个基于文档的结构和内容构造两级概念格的信息抽取的实验系统.实验表明,该方法对减少信息抽取的时间和提高信息抽取的精度有显著的效果.     

基于矩阵列秩属性优先的概念格算法

基于矩阵列秩的理论以及概念对并运算封闭的特征,提出了一种基于矩阵列秩属性优先的概念格的生成算法.首先,将形式概念分析中数据的形式背景看成一个0-1矩阵,利用矩阵的秩定义出概念的秩.其次,通过概念的秩的定义和概念对并运算封闭的特征,对概念按秩进行分层提取.通过对形式概念分析中数据的形式背景与矩阵的某些性质之间的联系的探索以及实例的验证,表明该算法行之有效.     

基于粒计算的概念格拓展模型

将粒计算融入到概念格研究中,结合相似度模型和概念格结构信息,提出一种基于粒计算的概念格拓展模型,其有助于扩展经典概念的内涵和外延,也有助于压缩概念的规模.该模型是概念格和粒计算融合研究的一次有益探索和尝试,同时对概念格拓展也不失为一种有效手段.     

基于快速形式概念集构造的分类规则挖掘算法

提出了Fccrm算法．它采用划分的方法降低了形式背景的规模,通过求形式概念中的最大概念以及它们的下覆盖获取到全部的概念节点,避免了概念格中的复杂关系．同时,该算法还采用了概念剪枝的方法,降低了形式概念集的规模．分类规则集则从形式概念集中提取得到．实验结果表明该算法在性能上有了很大的改进,而且通过形式概念集获取的规则集对于样本集是完备的．     

S-概念格

针对现实生活中，新的概念不断产生，旧的概念不断变化消亡，依据S-粗集理论与概念格理论，提出S-概念格理论，给出了S-概的两类形式：单向S-概念格，双向S-概念格，最后介绍了该理论的一个简单应用。