首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

形式概念分析的粒计算方法及其研究展望
引用本文:李金海,吴伟志.形式概念分析的粒计算方法及其研究展望[J].山东大学学报(理学版),2017,52(7):1-12.
作者姓名:李金海  吴伟志
作者单位:1.昆明理工大学数据科学研究中心, 云南 昆明 650500;2.昆明理工大学理学院, 云南 昆明 650500;3.浙江海洋大学数理与信息学院, 浙江 舟山 316022;4.浙江海洋大学浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室, 浙江 舟山 316022
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61562050,61305057,61573173,61573321,41631179);浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室开放课题资助项目(OBDMA201502)
摘    要:形式概念分析是知识表示与处理的一种实用数学方法,因其核心工具概念格的构造代价涉及指数时间复杂度,它在一定程度上导致其处理数据效率不高,这个问题也一直阻碍着该理论的快速发展与广泛应用。粒计算以粒的形成、粒的转移、粒的合成与分解等手段有效解决问题而著称,它允许问题在各个粒化层面上得到处理,并根据实际需要在解决问题的精度与耗时之间做出权衡。形式概念分析的粒计算方法的主要研究目标是将粒计算的这些优势融入传统形式概念分析中以有效解决数据分析与处理问题。具体地,本文从Galois连接的粒计算模型、对象粒化、属性粒化、关系粒化、关系诱导的概念粒化、粒规则、粒约简、粒概念、粒概念学习、概念粒计算系统等角度展示形式概念分析的粒计算方法的主要研究内容,并针对大数据与认知学习提出若干挑战性问题。有关讨论结果将为形式概念分析的粒计算方法的研究与发展提供借鉴。

关 键 词:粒计算  认知学习  大数据  形式概念分析  概念格  
收稿时间:2017-06-05

Granular computing approach for formal concept analysis and its research outlooks
LI Jin-hai,WU Wei-zhi.Granular computing approach for formal concept analysis and its research outlooks[J].Journal of Shandong University,2017,52(7):1-12.
Authors:LI Jin-hai  WU Wei-zhi
Institution:1. Data Science Research Center, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, Yunnan, China;2. Faculty of Science, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, Yunnan, China;3. School of Mathematics, Physics and Information Science, Zhejiang Ocean University, Zhoushan 316022, Zhejiang, China;4. Key Laboratory of Oceanographic Big Data Mining and Application of Zhejiang Province, Zhejiang Ocean University, Zhoushan 316022, Zhejiang, China
Abstract:
Keywords:formal concept analysis  concept lattice  cognitive learning  big data  granular computing  
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
点击此处可从《山东大学学报(理学版)》浏览原始摘要信息
点击此处可从《山东大学学报(理学版)》下载免费的PDF全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号