区间集概念格属性约简的组成与结构

区间集是解决部分已知概念、近似不可定义或复杂概念的研究工具。概念格是机器学习、数据挖掘、知识发现和信息检索等领域的一种很有效的数据分析工具。区间集概念格是这两种方法的结合,是对于部分已知概念或不可定义概念信息系统进行机器学习、数据挖掘、知识发现和信息检索的一种有效的数据分析工具。区间集属性约简是揭示区间集概念格本质特征的一种方法。本文揭示了区间集属性约简的组成与结构:两个区间集相对必要属性不能在同一个区间集属性约简中出现;区间集约简与任何一个区间集相对必要属性等价类的交都不空;核心属性和每个区间集相对必要属性等价类中取一个属性组成的集合一定是区间集属性约简。     

概念格属性约简的一种快速求法

形式概念分析理论对于知识发现、信息检索、机器学习、软件工程等领域是一种很有效的数据分析工具．通过对概念格属性约简的研究,给出了绝对必要属性、相对必要属性和绝对不必要属性的判定定理,在此基础上给了直接从对象集求约简属性的快速算法．     

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.     

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.     

基于概念格基本定理的属性约简

研究了概念格属性约简理论,在更一般的形式背景(即对象集和属性集有限或无限)中,基于概念格基本定理,从新的角度给出协调集的判定,进而得到约简的判定.对属性集的分类做了进一步的刻画,改进了已有的结果.     

基于AE-概念格的决策形式背景属性约简

针对AE-概念格, 在属性三支协调下, 提出了保持非冗余规则信息不丢失的属性约简理论。 首先讨论了子背景下的相关性质, 其次定义了属性三支协调决策形式背景中的非冗余规则协调集, 并获得了该协调集的判定定理, 最后给出利用差别矩阵和差别函数得到相应约简的方法。     

直觉模糊概念格的属性约简

研究直觉模糊形式背景下的概念格属性约简.利用直觉模糊逻辑算子给出了直觉模糊概念格的构造,通过直觉模糊集的水平截集定义了可辨识属性矩阵,给出了直觉模糊概念格的属性约简方法.     

基于关联格的概念格约简理论

研究概念格与其关联格之间的关系并给出了两者之间的同构定理,进而研究了由概念格的关联格来进行属性约简的理论与方法。     

概念格约简与覆盖约简之间的关系

以一类与覆盖粗糙集相对应的形式背景为工具,对概念格属性约简和覆盖粗糙集约简进行研究,结果表明覆盖粗糙集与形式背景之间存在一一对应关系,并且证明了覆盖粗糙集的交约简可化为概念格的属性约简。     

基于ECⅡ代数的概念格属性约简

概念格是数据分析与知识发现的重要理论.知识发现的一个重要方面是知识约简,因而找到简单有效的约简方法是非常必要的.本文从形式背景上ECⅡ代数结构的角度出发,研究了概念格的属性约简定理,约简方法及属性特征.     

基于粗糙集属性变分区的属性约简

应用粗糙集的方法,分析决策系统中不同的属性分类方法,以及不同分类方法引起的属性重要性与属性相对约简极小子集的变化情况,寻求属性分类方法与属性约简结果相互影响的内在因素,给出高效的属性分类方法和合理确定约简子集的策略,生成策略对应软件的实现算法,并运用软件实现算法来选取相对约简子集．试验结果显示了该策略及算法的有效性．     

用矩阵方法进行概念格的属性约简

本文给出了概念格的可辨识布尔矩阵的概念,把概念格的属性分成绝对必要属性、相对必要属性和绝对不必要属性三类,建立了概念格的属性约简模型.用布尔矩阵的初等行变换把可辨识布尔矩阵化为最简矩阵,给出了通过可辨识布尔矩阵和最简矩阵判定绝对必要属性、相对必要属性和绝对不必要属性方法,并由此给出了一种初等、直观的属性约简算法.     

一种基于粗糙集属性约简的图像隐藏信息检测方法

基于统计分析的检测方法是图像隐藏信息检测常用的方法,与特定隐写分析方法相比,它比较灵活,能够快速地适应新的或未知的隐写算法.针对特征属性高维的特点,采用粗糙集属性约简的方法来降低数据规模.实验表明:与采用全部属性的检测系统相比,该方法在不影响分类精度的前提下有效提高了检测速度.     

基于粗集理论的属性约简算法

结合高压输电线路远程监测系统,在参考粗糙集理论的基础上,结合粗糙熵相关知识,针对复杂系统故障影响因子的特点,提出了一种属性约简算法,最后得出相应的算法规则,解决了复杂信息数据简化的问题。实例证明,该算法是可行的。     

多值RS理论中属性约简的另一种算法

基于信息论对多值信息系统中属性重要性的度量,运用分辨矩阵的若干性质,定义了新的分辨相似矩阵,使多值RS理论中属性约简和求核过程更简化.而且相应算法可以有效地减少属性约简算法的计算量,最后给出了该算法的时间复杂度分析,并举例说明了该算法能得到信息系统的最小约简.     

基于模糊粗糙集的一种属性约简算法

将粗糙集理论与模糊集理论相结合,提出了一种基于模糊粗糙集的属性约简算法。该方法引入了模糊C均值聚类算法用以连续属性的模糊化;并通过聚类有效性分析来确定最佳分类数目;克服了目前属性模糊化方法需要人为规定划分类数,几乎不考虑信息系统的具体属性值等缺点。实例验证了此方法的有效性。     

对象导出三支概念格的熵属性约简

将信息熵引入形式背景中,研究对象导出三支概念格的熵属性约简. 首先,定义对象导出三支概念格的信息熵、条件熵和互信息等概念;其次,根据属性在约简过程中的重要性探讨核心属性和非核心属性的熵判定条件,并得出对象导出三支概念格的熵协调集等价于OEG协调集(对象导出三支概念格的粒协调集),对象导出三支概念格的熵约简集等价于OEG约简集;最后,给出决策形式背景中对象导出三支概念格的熵协调和熵约简等概念,并给出启发式熵约简的方法.