一种改进的基于加权属性的SLOF离群点挖掘算法

SLOF算法采用了空间对象的空间属性和空间关系确定空间邻域,并结合非空间属性的权值来计算对象在其邻域内的离群度,但在计算属性权值时,仍然由邻域专家决定,存在人为因素.文中采用计算每个对象的每个非空间属性的去一划分信息熵增量,并通过这个值来反映各个属性对对象离群的贡献程度,给出一种改进的SLOF算法.实验结果表明,算法具有计算效率高和对用户依赖性小的优点.     

基于相似关系的不完备形式背景属性约简

研究不完备形式背景的属性约简问题。通过比较对象间属性值的一致性, 定义了对象集上的一个相似关系, 进而定义了基于相似关系的粗糙近似算子, 利用目标集的粗糙集近似, 可以提取语义明确的决策规则。基于不完备形式背景中相似关系给出一种属性约简的概念, 研究了属性约简的判定定理, 给出了三类属性的特征刻画。 最后, 利用对象间的辨识属性, 给出了一种属性约简的方法, 并举例说明了方法的可行性。     

一种快速的动态属性约简矩阵算法

针对实际决策表中对象动态变化的情况,首先引入简化决策表概念,剔除决策表中大量重复的对象,并构造了基于正区域的简化矩阵,有效地缩小了算法的搜索空间;然后从理论上阐述了基于简化矩阵的属性约简和基于矩阵的属性约筒的一致性,并仅需扫描一遍简化矩阵便可求解出属性约简;最后在原属性约简的基础上,提出一种快速的动态属性约简矩阵算法.通过算例分析和实验对比验证了算法的有效性和可行性.     

一种快速的动态属性约简矩阵算法

针对实际决策表中对象动态变化的情况,首先引入简化决策表概念,剔除决策表中大量重复的对象,并构造了基于正区域的简化矩阵,有效地缩小了算法的搜索空间;然后从理论上阐述了基于简化矩阵的属性约简和基于矩阵的属性约简的一致性,并仅需扫描一遍简化矩阵便可求解出属性约简;最后在原属性约简的基础上,提出一种快速的动态属性约简矩阵算法.通过算例分析和实验对比验证了算法的有效性和可行性.     

有效对象的判定理论与方法

基于属性层次结构,定义了有效/无效对象,研究了判定有效/无效对象的相关理论与方法,给出生成所有有效/无效对象的缩减法,并就具有10个属性的属性层次结构,对其算法进行了线性回归.     

一种快速属性约简算法

基于差别矩阵的属性约简算法,先要求出差别矩阵,随着问题的规模增大,存放差别矩阵的空间和算法的执行时间过大和过长,让计算机难以承受．针对这一问题,提出了差别对象对集的定义,给出了基于差别对象对的属性约简定义,并证明了该定义等价于基于差别矩阵的属性约简定义．利用差别对象对,设计了一个新的属性约简算法．由于这一算法在求属性约简的过程中不用生成差别矩阵和大量的无用元素,因而大大减少了存储量和计算量,从而提高了算法的效率．计算实例说明了新算法的高效性．     

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.     

基于条件属性蕴含的概念格构造及简化

基于三元背景研究三类概念格的构造和简化.首先,基于三元背景构造一个条件属性蕴含形式背景,该背景以三元背景属性集上的属性蕴含为对象,以三元背景的条件为属性.并针对条件属性蕴含形式背景给出形式概念的定义,构造相应的概念格.其次,由于条件属性蕴含形式背景中对象的个数随着三元背景中属性个数的增加呈指数级增长,这使得条件属性蕴含形式背景往往是一个比较大的数据表,因此,对条件属性蕴含形式背景进行对象约简,将原来的对象集替换为单个条件下形式背景的极小属性蕴含构成的集合.该对象约简方法不仅在很大程度上简化了条件属性蕴含形式背景,而且简化后的形式背景对应的概念格与原来的概念格同构.最后,在条件属性蕴含形式背景上引入了可能性算子和必然性算子,在此基础上定义了对象定向概念格和属性定向概念格.     

基于特征抽取定性映射的事物关系的表示模型

对象及其关系的表示是推理、求解的基础 ,而对象的感觉特征的抽取可归结为一个定性映射 .本文以此为基础并将群体中的研究对象统称为“事物”,给出了群体中事物属性的数学表达及基于属性的事物关系的数学表达模型 ;由此引出了一般事物的属性及属性值的判定规则和“归约”“细化”的推理方法 ,将其用在 KDD中的概念提升中显得自然而方便 ,并得到基于属性的事物分类的数学方法     

加权连续冲突分析模型及其三支决策方法

在已有冲突分析模型中,决策者(冲突对象)对于冲突属性的态度均以否定、中立或赞成为前提,其赋值以{-1,0,1}表示,因而所建立的冲突分析模型未能表示决策者(冲突对象)对于冲突属性赞成、否定或中立的程度等信息,况且冲突属性的重要度并不是完全相同的.本文考虑冲突分析模型中决策者(冲突对象)对冲突属性否定、中立或赞成的程度等...     

融合概念格约简的中文领域本体学习方法

在基于形式概念分析的中文领域本体学习中, 为提高概念格构建效率, 将概念格约简理论应用于概念格构建中。首先对基于语义依存分析获取的形式背景进行对象和属性约简, 然后基于约简的形式背景采用Godin算法构造概念格, 最后根据修复定理修复约简概念格, 得到完整的概念格。通过有关对萝藦科植物的文本学习, 得到一个萝藦科植物领域本体。实验结果表明, 引入概念格约简理论, 概念格的构建效率提高70%, 进而提高了领域本体构建的效率。     

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.     

Reconstructing Concept Lattices Using n th.Order Context Kernels

0 IntroductionSince the concept lattice theory was set upin the 1980s ,concept lattices have been considered as mathematicmodels of knowledge process for years[1]. However ,the ti meand space complexity of concept lattices constructionis along-standing barrier on the way of application of concept latticetechnologies . To solve the problem,several techniques weredeveloped[2 ,3].Refs .[4-6] concentrated on incremental algo-rithms i mprovement . Ref .[7] presented an approach on re-duction of at…     

基于P-集合和FCA的中文领域本体学习方法

提出一种基于P 集合和形式概念分析的中文领域本体学习方法. 该方法以非结构化中文文本为数据源, 通过引入P-集合理论获取形式背景, 在获取形式背景的基础上, 采用Godin]算法构造概念格, 并采用自定义映射规则实现概念格到中文领域本体的映射. 通过学习生物和水领域文本, 得到一个中文领域本体. 实验结果表明, 该方法能解决手工构建本体费时、 费力的问题, 且学习到的本体是形式化本体, 能被更好地共享和重用.     

形式概念内涵的一种快速求法

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研究工具。在它的应用中,概念的快速求法具有举足轻重的作用,研究人员已经提出了许多求概念的算法,这些算法都离不开形式背景并不可避免地对形式背景进行多次访问,对于大的形式背景来说,会大大降低算法的效率。提出用属性树方法求概念的内涵,只对形式背景进行一次扫描,就可以求出全部概念的内涵,从而可求出所有的概念。实验表明,该算法的效率要高于Ganter算法的效率,并且可以进行并行计算。     

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.     

基于综合值修正的领域概念筛选算法

为了提高领域概念筛选的准确率,对测试数据进行了筛选,指出了算法误筛选常用词汇的问题,分析了常用词汇的高一致度值导致高综合值的缺陷,设计并探讨了术语综合值修正参数,改进了原有综合值的计算方法,放大了领域概念与常用词汇之间的差别。仿真实验表明,修正后的综合值与原综合值相比,变化趋势一致,但幅度更大。数据实验表明,在不影响领域概念筛选结果的基础上,改进后的筛选算法增大了领域概念的综合值,同时降低了常用词汇的综合值,实现了常用词汇的剔除,提高了准确率。     

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．     

一种新颖的基于量化概念格的属性归纳算法

为了解决数据挖掘过程中挖掘的知识粒度过粗或过细问题，并利用概念格的偏序特性，提出了一种基于量化概念格的属性归纳算法．首先对概念格的外延进行量化，得到量化概念格，再根据概念格的哈斯图，采用概念的爬升进行相应的泛化，从而获得基于量化概念格的多层、多属性归纳．与面向属性归纳（AOI）算法相比较，结果表明所提算法不仅能实现AOI的单一属性归纳，还能进行多层、多属性的归纳，其属性泛化的路径不是惟一的，并且很容易在量化概念格的哈斯图中寻找合适的泛化路径和阈值，以此得到用户要求的、合理的属性归纳结果．