概念知识系统的等价刻画

概念格是知识表现的有力工具,在概念格基础上,利用构造方法,首先探讨概念知识系统上两个算子之间的关系.指出这两者之间可以相互导出,由此给出了概念知识系统的等价刻画,文中最后探讨两个概念知识系统的关系.     

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。     

基于基概念的面向属性概念格建格方法

目的基于基概念构造面向属性概念格。方法通过每个对象对应的面向属性概念格的基概念,利用其外延与内涵逐层寻找面向属性概念。结果利用基概念找到全部面向属性概念,从而得到完整的面向属性概念格。结论利用基概念可以逐层获得所有面向属性概念,也可以解决其他类型概念格的构造问题。     

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.     

虚概念四辨——虚概念研究20年的综述与思考

虚概念在形式逻辑中无定论,争论很多.近20年来,逻辑界就虚概念的是否、虚实、真假以及内涵与外延等问题,展开了广泛的研究和激烈的争鸣.本文作了系统的梳理,并提出了今后研究的意见.     

一种基于未命名概念的类比推理方法

类比推理作为人类认知发展的中心能力之一,是人工智能领域的一个研究重点.传统的类比推理方法只以人类所熟知的命名概念为基础进行类比推理,忽略了大规模数据中往往存在许多尚未认知的"准概念"——未命名概念,限制了类比推理的完整性.针对这一问题,结合概念格在存储数据信息方面的优越性和知识表达的完备性,提出一种基于未命名概念的类比推理方法.该方法在类比推理的过程中以概念格模型为核心,首先建立源领域和靶向领域的概念格模型,通过概念格结构将两个领域的数据组织起来,其次利用同构算法得到源和靶域之间的节点映射,然后通过本体和概念的属性匹配得到未命名概念,最后利用未命名概念将源领域中的映射关系类比至靶领域,扩大类比结果.实例分析结果表明,文章所提出的基于未命名概念的类比推理方法能够提高类比推理的完整性,得到更多的类比结果.     

基于扩展粗糙集模型的近似概念格规则挖掘研究

粗糙集和概念格是两种不同的知识发现和数据挖掘有效工具,已被广泛应用于许多领域.在对粗糙集和概念格基本理论研究基础上,提出了利用扩展粗糙集模型对概念格近似使其得以改进,即在概念格中引入β-多数蕴涵关系实现概念格中结点近似合并以及近似概念格(ACL)的构建,由此提出概念格粗糙近似和规则挖掘算法(LCBA).最后通过UCI机器学习数据库相关测试表明该算法的可行性和有效性.     

概念格在频繁模式挖掘中的应用研究

频繁模式挖掘是数据挖掘研究中的关键问题之一,在关联规则等领域应用广泛.概念格是数据分析和知识表示的一种有效工具,适用于从数据库中挖掘规则的问题描述.分析了概念格在频繁模式挖掘的应用,包括对普通事务项集、序列项集及格、树和图等复杂结构的挖掘;讨论了概念格构造优化的必要性及两类主要的优化方法属性约简和剪枝概念格;并对关联规则提取的方法的优劣进行了基本比较,最后探讨了概念格未来的研究方向.     

基于概念格的数据挖掘方法研究

分析了概念格与关联规则之间的关系,提出了将频繁项集及其支持度存储在概念格上,然后在创建好的概念格上提取关联规则的方法,概念格的每个节点本质上是一个最大项目集,非常有利于关联规则的提取。为了充分利用概念格实现关联规则提取,提出了一种新的概念格结构:加权概念格,并给出其渐进式构造算法及基于该格结构上的关联规则提取算法。     

基于两级概念格的信息抽取的研究

该文提出了结构关键词的概念,给出了结构概念格和内容概念格的形式化描述.结构概念格是对文档语义段的逻辑存储,内容概念格是对文档内容信息的逻辑存储.开发了一个基于文档的结构和内容构造两级概念格的信息抽取的实验系统.实验表明,该方法对减少信息抽取的时间和提高信息抽取的精度有显著的效果.     

基于变精度可能算子的网络概念认知

网络上的概念认知是网络数据分析领域的一个重要方向。从形式概念分析中的必然算子、可能算子出发,提出变精度可能算子,表明经典可能算子是变精度可能算子的特殊情形;进一步,对可能算子的性质进行研究,并解释它们在传染病网络研究中的意义;接着,根据变精度可能算子提出两种网络广义概念及其上下近似与边界,通过实例说明基于变精度可能算子的上下近似和边界在网络概念认知中具有更丰富的语义;然后,结合复杂网络分析中的网络特征值方法,定义网络弱概念,并提出基于变精度可能算子的网络弱概念获取方法;最后,利用文中算法在UCI数据集上进行测试,结果证实了变精度可能算子在网络概念认知中的优势。     

基于粗糙集的三元概念分析

将粗糙集近似算子引入到三元概念分析中,定义了对象定向三元概念和属性定向三元概念。首先,基于三元背景中的三元关系提出了可能性算子和必然性算子,并研究了这两类诱导算子的性质。其次,基于这两类诱导算子定义了对象定向三元概念和属性定向三元概念。最后,构造了三元图更直观地描述对象定向三元概念和属性定向三元概念。     

(OP)型空间与谱算子

(OP)型空间的概念是江泽坚、邹承祖在[1]中提出的,这种空间保证了级数的弱无条件收敛与无条件收敛的等价性,是使谱算子许多性质成立的最佳空间。本文要讨论(OP)型空间的一些性质及谱算子与(OP)型空间的关系。     

关于非完整系统的Nielsen算子

提出了嵌入算子的概念,由此明确定义了非完整系统的两类Nielsen算子,证明了表示算子问关系的定理,并利用第2类Nielsen算子建立了一些新的非完整系统运动方程。     

模糊推理的灵敏度

借助于模糊逻辑连接词的灵敏度，定义了模糊推理系统的灵敏度，研究了几种常见的模糊推理系统的灵敏度，并将模糊推理系统的灵敏度与模糊连接词的灵敏度的关系用等式表达出来。     

强化缓冲算子序列与m阶算子作用研究

根据缓冲算子公理化定义,构造和整合了强化缓冲算子,证明了多阶强化缓冲算子的计算公式,并比较所构造强化缓冲算子的缓冲作用,最后实例验证了算子的有效性与实用性。     

非完整力学中的两类新型算子(英文)

提出非完整系统力学中的两类新型算子,建立两类算子之间关系的6个定理,并给出定理的应用。     

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。     

谱为有限个孤立本征值的算子

本文给出了谱为有限个本征值的算子其非零本征值为有限秩极点的一个充要条件.证明了这类算子是幂零算子对有限秩算子的扰动并讨论了该算子的谱同有限秩算子的谱之间的关系,最后在Hilbert空间中给出了这类算子的一个例子并讨论了广义幂零算子对紧算子的扰动.     

对粗糙集两种新算子的注记

在粗糙集中，定义了集合并的下增近似和交的上减近似2种算子，它们与确定增量算子和不确定减量算子是等价的．这2种算子简单、直观，成功地解决了粗集运算中将包含关系转化为相等关系的问题，同时，利用它们可以、简化有关算子性质的证明．