三支概念分析研究现状与展望

三支概念分析是三支决策理论与形式概念分析相结合产生的一种用于知识发现的理论。该文简述了形式概念分析的优劣势与三支决策理论的意义,以此为基础阐述了三支概念分析产生的思想,从理论研究与应用两个角度梳理了有关三支概念分析的研究成果,对三支概念分析未来的研究方向与趋势进行了展望。     

必然-可能半三支概念

三支概念分析是将三支决策思想引入形式概念分析而产生的数据分析与知识发现的新工具.由于三支概念从同一角度刻画正、负两方面信息,语义较为严格,致使其在团队合作等实际问题中应用受限.针对此问题,本文利用区间集将必然算子与可能算子进行融合,定义必然-可能三支算子,并探讨其性质,进而将半概念的思想引入三支概念分析,提出必然-可能...     

基于三支决策的形式概念分析、粗糙集与粒计算

三支决策是一种用"三"来思考、解决问题和处理信息的方法,即把待解决的问题分解为三个元素或者三个部分,进而再行处理。形式概念分析、粗糙集以及粒计算是当今知识发现领域中三个重要的理论。我们用三支决策的观点解释和分析形式概念分析、粗糙集以及粒计算中的基本概念、理论,并剖析它们之间的联系。     

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.     

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.     

概念格与三支决策及其研究展望

概念格是形式概念分析理论中的核心数据分析工具,三支决策是三分而治思想的理论化、方法化与策略化,两者的结合已带来诸多新问题、新思想与新方法。文中着重论述概念格与三支决策相结合的研究历程、研究内容以及研究展望。     

基于三支概念分析的地理试题自动解题

现有自动解题系统从试题文本及相关资源获取解题知识,但由于试题本身潜在的复杂性与多样性,所获取的知识可能不足以支持实际解题,需要进一步获取其他解题知识.本文基于三支概念分析理论,通过构造试题文本三支概念格和决策规则提取,进一步挖掘试题文本中隐含的解题知识,在所收集数据集上进行的试验结果表明,本方法有效提升了自动解题系统的...     

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。     

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。     

三支决策与粒计算

正【主持人语】三支决策(Three-way decisions,3WD)是一种基于人类认知的决策模式,它把待解决的问题或待处理的信息分解为三个元素或者三个部分,进而再行处理。因其思想的朴素性与实用性,三支决策理论普遍存在于生活的各个方面。加籍华人姚一豫教授于2012年提出了较为完整的三支决策理论与思想方法,现已成为知识发现领域的研     

三支决策理论及应用

三支决策理论自从2009年被提出后,已成为学术界的一个热门研究方向.马云的成功是三支决策中的一个典型案例.许多创业的年轻人视马云为榜样,所以能否从马云的成功案例中找到可复制的规律是非常值得研究的问题.对马云成功案例做了详细的分析,得出马云案例实际上是将传统二支决策转化为三支决策的过程.分析了马云案例的要素,对马云案例进行了数学建模,并举一反三,用三支决策分析了"货币的起源"和"中庸之道"决策思想,从中可以看到三支决策是人类处理不确定问题普遍采用的有效方法,也说明了系统研究三支决策理论及应用的重要性.     

三支决策——基于管理研究视角

从三支决策管理视角出发,介绍了三支决策的哲学与管理思想;分析了三支决策TAO模型的3个重要问题;讨论了效用三支决策和行为三支决策模型;探讨了动态决策环境下的序贯三支决策模型与方法。最后,给出了基于管理视角下三支决策未来的发展方向。     

净化属性对偶背景下完全格的形式概念分析（英文）

形式概念分析是数据分析和知识获取的有效工具,而三支概念格是概念格的扩展。在形式概念分析中,完全格与概念格有同构关系,但并不是每一个完全格都会同构于三支概念格。文章对净化属性对偶背景下的原子、不可约元素、补集和概念格的V-化简律等进行了研究,讨论了完全格、负概念格和三支概念格之间的同构问题。在给定的条件约束下,实现了完全格到概念格、负概念格和三支概念格之间的特征变换。     

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。     

模糊三支形式概念分析与概念认知学习

目前,三支形式概念分析只适用于传统的形式背景,无法处理模糊环境中的形式背景。为了解决这个问题,文中结合三支形式概念分析与模糊集理论,提出了模糊三支算子及其逆算子,并对其相关重要性质进行了研究。在此基础上,定义了两类模糊三支概念,即属性导出模糊三支概念和对象导出模糊三支概念。随后,以对象导出的模糊三支概念为例,讨论了模糊三支概念的概念认知学习方法,实现了不完备模糊三支概念的认知学习。最后,为了更好地解释和理解所提出的理论,文中进行了案例分析并设计了认知学习算法,通过数值实验验证了所提出方法的有效性,进一步丰富了三支形式概念分析和概念认知学习理论。     

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.     

基于概念格的知识发现及其在高校就业数据分析中的应用

形式概念分析是数据分析与知识发现的有效工具,现已被广泛应用于各个研究领域。决策形式背景是形式概念分析中的重要关系数据库之一,其主要研究内容是基于规则提取的知识发现。本文借助于Wille概念格和面向对象概念格对决策形式背景的规则提取问题进行研究,给出了规则提取算法,并通过高校就业数据对算法进行了实证分析。     

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。     

因素空间与形式概念分析及粗糙集的比较

为将因素空间理论与形式概念分析及粗糙集理论进行比较,采用了对比分析的方法.首先,围绕数据分析、知识表示和基于广义数据的规则提取等方面,详尽地介绍了因素分析的三个重要算法;其次,将因素分析法与形式概念分析及粗糙集方法进行了系统的比较.研究结果表明:因素空间理论作为知识表示的数学理论,要优于形式概念分析及粗糙集,是数据科学的重要理论基础.     

基于优化模型的直觉模糊三支群决策方法

针对直觉模糊三支群决策模型的概率阈值难以确定的问题,基于优化模型,提出一种确定直觉模糊三支群决策模型概率阈值的新方法,进而获得直觉模糊三支群决策知识.首先根据经典三支决策模型概率阈值的实践语义,分别构建两个线性规划模型,并通过KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件导出模型的最优解,其解表明:通过构建优化模型确定经典三支决策概率阈值的方法是可行有效的.进一步,将此方法拓展到直觉模糊三支群决策模型的概率阈值确定中,建立两个非线性优化模型,并证明了模型最优解的存在性.然后,采用LINGO软件对模型进行求解,并获得直觉模糊三支群决策模型的概率阈值及其决策知识,在此基础上提出一种基于优化模型的直觉模糊三支群决策方法.最后,通过算例分析说明所提出方法的可行性和有效性.