基于模糊概念格的三Ⅰ推理

模糊概念格是研究和处理概念内涵和外延不确定性关系的数学方法,本文在分析研究模糊概念格和模糊推理理论的基础上,提出了基于模糊概念格的三Ⅰ推理方法,并证明了其还原性。     

变精度区间集概念格

变精度概念格是利用蕴含算子和一个阈值定义的模糊形式背景下的概念格.为刻画部分已知的变精度概念格,将区间集引入到模糊形式背景上,定义外延与内涵均为区间集的变精度区间集概念格,研究它们的性质.在此基础上进一步研究变精度概念格与变精度区间集概念格之间的关系.根据变精度区间集概念的结构特点,将变精度区间集概念格分解成与变精度概念格同构的几个子格,由此给出了构造变精度区间集概念格的方法 .     

模糊关联规则格的规则提取

针对模糊属性事务数据库提取模糊关联规则的问题,采用模糊概念格与模糊关联规则相结合的方法,实现格节点与属性项集的对应关系,提出模糊关联规则格理论,在渐进式建格算法基础上对格节点相应修改,给出了适用于动态数据库的模糊关联规则格的构建思想.利用模糊关联规则格挖掘关联规则,与采用Apriori算法计算频繁项目集获取规则相比较,容易获得用户感兴趣的关联规则,同时减少冗余规则的生成,使挖掘算法得到优化.     

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.     

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.     

模糊概念格的一种建格方法

概念格是近年来兴起的知识表现模型。现实世界中的事物大多具有不精确性特征,如何将若干模糊对象构建成一个概念格具有重要的理论与价值。本文运用模糊概念格外延覆盖知识、模糊概念格分层思想提出了一种构造方法,并生成Hasse图。通过实例验证了方法的可行性。     

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.     

S-概念格

针对现实生活中,新的概念不断产生,旧的概念不断变化消亡,依据S-粗集理论与概念格理论,提出S-概念格理论,给出了S-概的两类形式：单向S-概念格,双向S-概念格,最后介绍了该理论的一个简单应用。     

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.     

毕达哥拉斯模糊三支概念格

将毕达哥拉斯模糊集理论引入模糊三支概念格中, 在毕达哥拉斯模糊形式背景下研究毕达哥拉斯模糊三支概念格的构造。首先, 结合毕达哥拉斯模糊集理论将对象与属性的关系同时用隶属度和非隶属度表示, 给出毕达哥拉斯模糊形式背景的定义;其次, 基于给定的阈值α和β以及三支决策思想, 将对象集(属性集)划分为正域、负域, 边界域3个部分;在此基础上, 给出2种毕达哥拉斯模糊三支概念(对象导出毕达哥拉斯模糊三支概念与属性导出毕达哥拉斯模糊三支概念)的定义和相关定理, 构建相应的概念格;最后, 结合实例阐释毕达哥拉斯模糊三支概念格在实际问题中的应用。     

由Lukasiewicz蕴涵算子构造的模糊概念格

给出了模糊形式背景下一种由Lukasiewicz蕴涵算子构造的模糊概念格的定义方式,讨论了它的性质,并给出了计算模糊概念的算法。最后,给出了一个数值例子,说明了在该定义下形成的模糊概念格。     

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.     

基于边缘概念的概念格生成算法研究

提出了一种新的基于边缘概念的概念格生成算法.通过已求出的概念内涵及外延的交集和并集运算,分层构造概念格.和已有概念格的构造算法不同的是,本算法在求出边缘概念后就不再依赖于形式背景.该算法同时解决了跨层概念间的关系.最后结合实例说明了该算法的实现过程和有效性.     

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．     

格值测度和格值积分

本文首先把Fuzzy测度的度集从实数集推广到δ-完全格L上,形成L-Fuzzy测度概念。然后与零可加、零上连续、自连续等概念连系,探讨了L-Fuzzy测度概念中的连续性与这些概念的关系。在L-Fuzzy测度基础上,本文将Fuzzy积分推广为积分值为格值的L-Fuzzy积分,并探讨了L-Fuzzy积分的基本性质。     

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。     

基于粒计算的概念格拓展模型

将粒计算融入到概念格研究中,结合相似度模型和概念格结构信息,提出一种基于粒计算的概念格拓展模型,其有助于扩展经典概念的内涵和外延,也有助于压缩概念的规模.该模型是概念格和粒计算融合研究的一次有益探索和尝试,同时对概念格拓展也不失为一种有效手段.