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。     

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。     

基于包含度理论的面向属性(对象)概念格构造

目的将包含度理论用于形式背景的研究中。方法根据包含度理论定义了一对基于形式背景的算子。结果利用算子可以构造面向对象概念格和面向属性概念格。结论利用包含度构造了面向对象概念格和面向属性概念格。     

有限半模格的Hasse图

主要是应用正整数的有序分拆,研究了有限格及其Hasse图问题,证明了有限格和有限格对应的Hasse图在同构意义下是一一对应的;引进了一个格的Hasse图的格类的概念,并给出了一种画n个顶点的格对应的Hasse图的简便而有效的方法,并且研究了有限半模格的Hasse图的一些性质.     

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。     

基于n阶形式背景核的概念格重构

本文提出一种与传统算法不同的基于n阶形式背景核的概念格构造方法.n阶形式背景核是一类形式背景(具有n个属性)的最小完备子集,使得任意一个n阶形式背景必同构于它的某一个元素.形式背景核用于支持生成子形式背景的小概念格,经过重构小概念格得到最终的概念格.通过实现过程中的所有算法,开发出了一个软件系统IsoFCA.实验表明,在符合实际应用的情况下,基于n阶形式背景核的概念格构造方法优于Godin算法.     

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。     

由偏序关系的可达阵导出Hasse图的有效算法——兼谈其在认知诊断中的作用

假设0-1矩阵Q的行表示属性,对矩阵Q采用行逐对比较方法导出表示属性层级关系的Hasse图.然而,这个Hasse图和由可达矩阵R导出的Hasse图可能不一致.证明了包含R的Q阵的行逐对比较的方法与R导出的Hasse图是一致的,由此得出由偏序关系的可达矩阵导出Hasse图的一个有效算法,并讨论其在认知诊断中的应用.     

基于概念格的求所有绝对属性约简的一个算法

根据概念格的Hasse图与粗糙集中属性集导出的不可分辨 (等价 )关系之间存在的对应关系 ,提出了一种基于概念格的计算信息表中所有绝对约简的算法 ,并通过理论分析和实例计算验证其正确性和有效性 .