模糊形式概念分析的相似度计算方法研究

形式概念分析是一类被广泛采用的聚类技术.现有基于形式概念分析的聚类方法无法处理模糊信息.研究了在已有的模糊概念分析方法基础上,对形式概念分析、模糊概念分析方法给出了严格的形式化定义,并利用模糊共轭圆,提出一种模糊形式概念分析的相似度计算方法.     

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。     

三元形式概念分析下的认知系统模型及信息粒转化方法

研究三元形式概念分析下的认知系统模型,提出了充分信息粒、必要信息粒及充分必要信息粒等概念,并在给定"条件"下,建立了如何将任意信息粒转换为充分信息粒、必要信息粒和充分必要信息粒的有效方法。     

形式概念分析及其应用进展

形式概念分析是一种数据挖掘工具,在机器学习,软件工程和信息获取等领域得到广泛应用。简要介绍了形式概念分析的基本概念,提出了具体的建格方法。     

基于形式概念分析探讨《伤寒论》中葱白止利功效的新发现

基于形式概念分析理论,研究以《伤寒论》为代表的中医经典古籍,得出白通汤与干姜附子汤具有内在相关性,进而探究得出葱白止利的机理,从而侧面印证了形式概念分析在大数据时代有着广阔的前景.可见将形式概念分析应用于中医体系的可视化数据挖掘,将为中医方药、方证、药证的新发现提供可靠的技术保证.     

模糊形式概念分析与模糊概念格

针对在许多应用领域中,大多数信息都是复杂的、不确定的,而传统的形式概念分析不能表达这些模糊的、不确定的信息问题,介绍了将Zadeh的模糊数学理论与形式概念分析理论相结合所形成的模糊形式概念分析理论.给出并证明了在模糊形式背景下对象集合及属性集合的一些结论.建立了在模糊形式背景下的模糊概念格并证明了该模糊概念格仍然是一个完备格.最后用实例说明了这种模糊概念格的构造方法.     

一种基于形式概念分析的粗糙集中的知识获取方法

文章提出了一种基于形式概念分析的粗糙集中的知识获取方法,即应用形式概念分析中的内涵集去解决属性约简、核等粗糙集中的一些重要问题.实例证明了该方法的有效性.     

一种面向形式概念分析的语义相似度计算框架

为了计算形式概念分析的形式概念或概念格的语义相似度,利用描述逻辑概念作为形式背景的特征属性对形式概念分析的形式背景进行语义扩展,即利用领域本体(描述逻辑知识库)提出了形式背景的一种语义表示方法．在此基础上,基于形式背景的语义表示,利用描述逻辑推理(即本体推理)给出了一种面向形式概念分析的形式概念或概念格语义相似度计算框架,并且证明了实例化该架构所得到的语义相似度计算方法满足对称性和等价不变性等基本性质．     

基于形式概念分析的中医辩证可视化方法

计算机辅助中医辩证研究是一个热点,但是目前尚缺乏一种标准的数学语言用于描述辩证的体系架构。本文提出了一种基于形式概念分析的可视化方法,这种方法将证和证素定义为对象与属性并将它们的概念和层次关系数学化,最后利用概念格将其可视化。最后通过一个实例初步说明了将形式概念分析应用于计算机辅助中医辨证体系研究是可行的。     

形式概念分析的粒计算方法及其研究展望

形式概念分析是知识表示与处理的一种实用数学方法,因其核心工具概念格的构造代价涉及指数时间复杂度,它在一定程度上导致其处理数据效率不高,这个问题也一直阻碍着该理论的快速发展与广泛应用。粒计算以粒的形成、粒的转移、粒的合成与分解等手段有效解决问题而著称,它允许问题在各个粒化层面上得到处理,并根据实际需要在解决问题的精度与耗时之间做出权衡。形式概念分析的粒计算方法的主要研究目标是将粒计算的这些优势融入传统形式概念分析中以有效解决数据分析与处理问题。具体地,本文从Galois连接的粒计算模型、对象粒化、属性粒化、关系粒化、关系诱导的概念粒化、粒规则、粒约简、粒概念、粒概念学习、概念粒计算系统等角度展示形式概念分析的粒计算方法的主要研究内容,并针对大数据与认知学习提出若干挑战性问题。有关讨论结果将为形式概念分析的粒计算方法的研究与发展提供借鉴。     

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.     

不完备形式背景及其完备化方法

研究了不完备形式背景,给出了不完备形式背景完备化的方法,经分析表明该方法可以保持原背景的信息量.     

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．     

形式背景提取初探

形式背景是形式概念分析的基础.本文就如何从不同的数据源中提取形式背景进行探讨,主要分析文本文件、关系型文件和XML文件的特点,并分别找出提取形式背景的方法.     

FCA中的互补概念及其性质与生成

在形式概念分析中,概念格上的偏序关系刻画了概念间的泛化和特化关系,而概念格中不可比概念之间也存在着值得研究的特定语义信息。受此启发,提出互补概念这一定义并给出其形式化描述。首先,通过给定两个对象子集关于某个特定属性子集互补程度的描述,根据不同实际需求分别定义强、弱互补关系。在此基础上,研究互补概念及相关性质,并在不同语义背景下探究最优强互补概念和最优弱互补概念,给出相应生成算法。最后,通过实例说明所研究内容的合理性与可适用性。     

一种基于概念相似度的文本模糊聚类方法

文本挖掘是数据挖掘的一个重要研究领域。基于形式概念分析和概念相似度，给出了一种新的文本模糊聚类方法。该方法不仅考虑了关键词之间的语义关系，而且通过非距离计算得到模糊相似矩阵。可根据不同要求，得到不同的聚类结果，具有较好的灵活性。最后通过实例，说明了给出算法的可行性。     

Subposition assembly-based construction of non-frequent concept semi-lattice

An efficient way to improve the efficiency of the applications based on formal concept analysis (FCA) is to construct the needed part of concept lattice used by applications. Inspired by this idea, an approach that constructs lower concept semi-lattice called non-frequent concept semi-lattice in this paper is introduced, and the method is based on subposition assembly. Primarily, we illustrate the theoretical framework of subposition assembly for non-frequent concept semi-lattice. Second, an algorithm called Nocose based on this framework is proposed. Experiments show both theoretical correctness and practicability of the algorithm Nocose.     

基于形式化概念分析的XML Schema映射

XML Schema映射关系的求取对于异构系统的整合起着至关重要的作用．基于此，提出了一种利用形式化概念分析的XML Schema映射算法．该算法使用传统分类技术，并结合形式化概念分析中的相关定义，创建概念格．在概念格上运用新定义的运算规则特化规约和启发式规则推理获得映射．给出了算法所基于的蕴涵于两个Schema所构建交叉表中的定理以及相应的证明．