三元形式概念分析下的认知系统模型及信息粒转化方法

研究三元形式概念分析下的认知系统模型,提出了充分信息粒、必要信息粒及充分必要信息粒等概念,并在给定"条件"下,建立了如何将任意信息粒转换为充分信息粒、必要信息粒和充分必要信息粒的有效方法。     

基于形式概念分析构建本体的方法研究

本体作为语义网的基础是共享概念模型的明确的形式化规范说明,用于表达数据源的语义、识别和建立概念间的语义关联等。有效地构建本体成为本体应用的关键问题,本文采用形式概念分析构造本体,并利用多值背景的转换算法对词语-文档的二元关系表进行转换导出单值背景,从而更大程度上保留关系表带有的信息。     

多粒度形式概念分析的类属性块优化

针对现有的多粒度形式概念分析的介粒度标记方法无法实现类属性块内部信息的跨粒度层组合,基于实际应用需要将类属性块内部信息进一步划分为子类,通过跨粒度层重新组合各子类以提出多粒度类属性块,在此基础上分析多粒度类属性块的内部结构,揭示决策蕴涵随多粒度类属性块粒度粗细变化进行更新的规律,完善了基于多粒度形式概念分析的多层次知识发现理论与方法。     

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.     

模糊形式概念分析的相似度计算方法研究

形式概念分析是一类被广泛采用的聚类技术.现有基于形式概念分析的聚类方法无法处理模糊信息.研究了在已有的模糊概念分析方法基础上,对形式概念分析、模糊概念分析方法给出了严格的形式化定义,并利用模糊共轭圆,提出一种模糊形式概念分析的相似度计算方法.     

三支概念分析研究现状与展望

三支概念分析是三支决策理论与形式概念分析相结合产生的一种用于知识发现的理论。该文简述了形式概念分析的优劣势与三支决策理论的意义,以此为基础阐述了三支概念分析产生的思想,从理论研究与应用两个角度梳理了有关三支概念分析的研究成果,对三支概念分析未来的研究方向与趋势进行了展望。     

基于形式概念分析和本体的搜索引擎设计思考

本文从增强传统搜索引擎的搜索功能入手,用形式概念分析和本体作为基础工具,利用两者的结合可以有效地提高搜索引擎的检索效率和提升检索的准确性,使搜索引擎更加智能,并通过部分手机产品族为实例加以演示.     

净化属性对偶背景下完全格的形式概念分析（英文）

形式概念分析是数据分析和知识获取的有效工具,而三支概念格是概念格的扩展。在形式概念分析中,完全格与概念格有同构关系,但并不是每一个完全格都会同构于三支概念格。文章对净化属性对偶背景下的原子、不可约元素、补集和概念格的V-化简律等进行了研究,讨论了完全格、负概念格和三支概念格之间的同构问题。在给定的条件约束下,实现了完全格到概念格、负概念格和三支概念格之间的特征变换。     

形式概念分析及其应用进展

形式概念分析是一种数据挖掘工具,在机器学习,软件工程和信息获取等领域得到广泛应用。简要介绍了形式概念分析的基本概念,提出了具体的建格方法。     

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.     

基于粒计算的商业数据流概念漂移特征选择

商业数据流具有动态性、漂移性等特性,概念漂移特征选择是数据流挖掘的重要工作之一.本文从数据流的特点和概念漂移特性出发,提出了数据流的概念形式化分析流程和基于粒计算构建数据流的概念形式化描述模型;商业数据流的概念漂移实际上取决于其概念外延的变化,文中使用包括外延偶合度和内涵偶合度在内的概念偶合度来描述概念间的相似性;经过粒化的数据流由概念格来表示,进而通过概念格对的松弛偶合度来分析数据流特征;结合概念偶合分析和数据流变化特征,阐述了一种基于数据流概念格对的松弛匹配偶合度算法,并据此分析概念格对来选择数据流的漂移特征.通过实例验证、评价了特征选择,证明其有效性.     

基于形式概念分析探讨《伤寒论》中葱白止利功效的新发现

基于形式概念分析理论,研究以《伤寒论》为代表的中医经典古籍,得出白通汤与干姜附子汤具有内在相关性,进而探究得出葱白止利的机理,从而侧面印证了形式概念分析在大数据时代有着广阔的前景.可见将形式概念分析应用于中医体系的可视化数据挖掘,将为中医方药、方证、药证的新发现提供可靠的技术保证.     

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...     

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。     

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。     

概念知识粒与概念信息粒的相互转化

在研究概念知识粒和概念信息粒的基础上,进一步讨论了Ⅰ-型概念信息粒、Ⅱ-型概念信息粒和概念知识粒之间的转换关系,并给出了新的转化方法,进一步揭示了概念信息粒和概念知识粒之间的关系。这些结论为生成近似概念和获取近似规则提供了理论基础,促进了粒计算理论的发展。     

基于信息系统的概念粒及其距离计算

在信息系统的基础上引人概念粒的概念,给出其规范的形式化方法,对概念粒的距离进行了定义,并研究了其距离的一些性质及应用.这些研究结果有助于理解粒的本质,能更准确的表述属性与对象之间的不确定性关系.     

概念格及其应用进展

概念格是近年来获得飞速发展的数据分析的有力工具。从数据集中生成概念格的过程实质上是一种概念聚类过程。然而 ,概念格可以用于许多机器学习的任务 ,例如分类 ,关联规则的挖掘等。论文介绍了概念格的基本概念 ,讨论了现有的几种建格算法和在格上提取规则的方法及相关系统和应用。另外 ,还介绍了格的剪枝及概念格和另一个新型数据分析工具粗糙集之间的关系。     

基于形式概念分析的中医辩证可视化方法

计算机辅助中医辩证研究是一个热点,但是目前尚缺乏一种标准的数学语言用于描述辩证的体系架构。本文提出了一种基于形式概念分析的可视化方法,这种方法将证和证素定义为对象与属性并将它们的概念和层次关系数学化,最后利用概念格将其可视化。最后通过一个实例初步说明了将形式概念分析应用于计算机辅助中医辨证体系研究是可行的。