GLAV集成方法中的模式匹配研究

GLAV是一种新的集成方法,它能为信息集成系统的映射关系提供更具表现力的方式.映射表示源模式与全局模式之间的对应关系,主要研究了GLAV集成方法中产生映射规则的模式匹配方法.首先将SUDAI模型转换为模式树,然后基于树进行匹配.匹配包含语言学和结构匹配两个基本阶段,语言学匹配结合了术语关系和约束进行计算,结构匹配结合了类属性和上下文节点两个方面,并成功解决了模式规模差异带来的负面影响.计算的结果可以判断两个信息类是否是一个映射候选,经过验证后可确定它是否是一个合理的映射.最后定义了一个基本DTD来描述匹配的最终结果.     

一种新的多模式快速匹配算法

提出了一种针对多模式的快速模式匹配算法.算法分为预处理阶段和匹配阶段两个部分,预处理阶段对所有待匹配的模式进行分析,构造一个关于这些模式的树型有限状态自动机,匹配阶段利用这个模式自动机,对文本串进行一次性的搜索,查找文本是否包含模式集中的模式.为了提高了匹配速度,算法利用已匹配的字符串信息实行跳跃式的比较,避免了文本扫描指针的回溯.     

一种面向形式概念分析的语义相似度计算框架（英文）

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．     

形式概念分析在软件工程中的应用综述

传统软件开发过分地依赖于文档,导致其开发效率不高及灵活性不强的问题.形式概念分析(Formal Concept Analysis,FCA)理论通过对数据集中对象和属性之间的二元关系建立概念层次结构,生动简洁地体现了概念之间的泛化和特化关系,再运用格代数理论对数据进行分析.为此,将FCA与概念格技术引入软件工程领域,比如软件维护和面向对象中的类识别任务等,能够提取出有效的信息以便开发人员读取,从而提高了软件的开发效率和灵活性.根据软件开发的不同阶段,介绍FCA与概念格技术在该环节的具体应用方式及优缺点,并在此基础上分析出在软件完整性、合格检测及大规模软件开发应用中等进一步需要研究的内容.     

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．     

形式概念分析在基于事例推理中的应用

目的形式概念分析(Formal Concept Analysis,简称FCA)在基于事例推理(Case-basedReasoning,简称CBR)中的应用为完善领域知识的分类提供了一种有效的方法;FCA提供了一种事例的组织方式,使对事例库的直接访问变得容易。方法把原来的事例表示与组织方式转换成FCA所要求的形式。结果FCA可以提取嵌入在事例库中的隐含知识,这些以描述事例属性间的依赖规则形式的隐含知识可以用来帮助完成CBR的查询过程。结论FCA在CBR中的应用提高了事例检索的速度和结果的准确性。     

形式模糊背景中单边模糊概念格的属性约简

形式概念分析是一种有效的知识表示和知识发现的方法，形式背景和形式概念是形式概念分析中的两个基本概念.形式背景描述了对象集和属性集间的一个二元经典关系，隐含其中的知识通过概念格的形式表示出来.形式模糊背景是形式背景在模糊集理论下的自然推广，建立在其上的模糊概念格在实际应用中面临许多困难，为此，多种形式的模糊概念格的改进形式应运而生.单边模糊概念格就是一种具有较好应用前景的改进模糊概念格.主要研究基于经典-模糊概念格的形式模糊背景的属性约简问题，这里属性约简的概念具有保持相应的概念格整体结构不变的含义.关于属性约简，给出了多种形式的属性约简判定定理，针对属性约简，将所有属性分为三类，探究了不同类型属性的特征刻画.最后，通过引入模糊概念间的辨识属性集的概念，得到了基于辨识属性矩阵的属性约简方法，并通过示例验证了属性约简方法的可行性.     

ABox推理计算实体相似度

针对主题图本体映射中主题上下文语义不易确定,缺少分类信息,但有明确的结构语义特征的特点,提出了A-Sim主题图本体映射算法。首先对主题图中的主题进行分类,利用描述逻辑语言ALCIR+的表达能力,根据主题属性及关联关系建立各种能表达上下文语义信息的概念术语集,将主题图本体转换为断言集合;其次在断言集合上进行多项式复杂度实例检测,记录模型构造过程中的个体,获得主题的上下文语义;最后将上下文语义结合元素级概念相似度算法计算实体综合相似度,获得异构主题图实体间的实体映射关系。通过对主题图进行相似度计算实验,结果证明新算法对主题图实体相似度计算综合性能至少提升了14%。     

区间集概念格的构造理论研究

区间集概念格是对形式概念分析理论的扩展,也是形式概念分析与区间集理论相结合的产物。区间集概念所反映的是人类认知的动态描述,它比形式概念更复杂,而在此基础上形成的区间集概念格也更为复杂。文中在研究区间集概念格与概念格之间关系的基础上,提出了一种构造区间集概念格的方法,其主要思想是将概念格中的形式概念在某种合适规则下融合成区间集概念。最后给出了该方法相应的算法。     

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和概念相似性度量的程序重组方法

形式化概念分析已被证明是一种支持模块重组的有效工具.然而,在使用概念分析进行模块重组时,仍存在一些问题有待进一步解决.本文提出一种自动化的遗留软件重组方法,用于从识别的模块化方案中获取一种最佳解决方案.通过在概念分析过程中引入概念抽象、哑概念和概念相似性度量等新的特性,有助于解决现有方法的不足.概念抽象用于表示候选模块...     

基于Shapelets的多变量D-S证据加权集成分类

集成学习是分类多变量时间序列的有效方法.然而集成学习对基分类器性能要求较高,基分类器组合算法优劣对分类效果影响较大.为此,提出一种基于Shapelets的多变量D-S(Dempster/Shafer)证据加权集成分类方法.首先,在单变量时间序列上学习得到基分类器Shapelets,基分类器的分类准确率确定为其在多分类器的权重.Shapelets是时间序列的子序列,不同变量Shapelets间不存在依赖关系,且单个Shapelets分类准确度较高,能得到“好而不同”的基分类器.然后,提出一种加权概率指派算法,增加分类准确率高的基分类器权重,减少分类准确率低的基分类器权重;添加了2个组合策略,即消除证据冲突,又提高了效率.在标准数据集上与多个最新算法进行比较,笔者算法取得了较好的分类结果.     

组合多重神经网络动态系统鲁棒故障检测与诊断

利用Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ证据理论，通过组合多重神经网络分类器，对一控制系统中的校正网络进行故障检测与诊断．单个神经网络分类器对某些特定的特征量进行分类，对应实际系统特征量的网络输出值与相应训练用特征集的网络输出均值之间的广义距离为单个分类器输出的实际系统属于某类的度量值．证据理论采用简单支撑集假设下的证据组合形式，最终的输出为综合多个神经网络输出后的结果．实际应用表明，此方法可以检测与诊断出单一分类器不能发现的故障，同时也减少了利用单个分类器对不同故障进行检测与诊断时的不精确性     

基于Dempster—shafer理论的多个神经网络分类器融合算法

用遗传算法优化神经网络分类器的连接权系数，避免采用BP算法存在易于陷入局部极值，使每个神经网络分类器的分类接近于理想状态，由于每个分类器的特征输入不同，不能被一个分类器识别的模式，却可能被另一个分类器识别，为了提高模式识别的精度，可将一个模式识别问题由多个分类器来完成，将每一个分类器的输出结果作为一条证据，确定各分类器的基本概率指派函数，再用证据组合理论融合证据信息，可以提高分类的精度和避免某一个神经网络遭到破坏而使整个系统陷于瘫痪状态。     

对外汉语量词教学初探

汉语中的量词是汉语本体研究和对外汉语教学中共同的难点。本文在前人量词研究的基础上,结合对量词的科学分类,对对外汉语量词教学的难点问题进行了探索,有针对性地提出了对外汉语中量词教学的若干方法。     

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。     

简立方晶格键和座稀疏横向伊辛系统的临界特性

本文在有限集团近似的框架内分别研究了自旋１／２简立方晶格键和座稀疏横和同伊辛自旋系统的临界特性。