属性分类的多层次形式概念模型及动态算法研究

在传统形式概念中,属性是以单粒度单层次进行分析,然而现实中树形结构的属性分类是普遍存在的.针对属性分类的不同粒度层次关系,本文提出了属性分类的多层次形式概念模型,分析形式概念在不同层次泛化空间下相关性质.结合粒计算的思想,本文首先提出了属性分类的属性泛化与细化方法,属性泛化约简形式概念,属性细化提高分析精度.然后由属性分类层次的变化,给出了一种动态的形式概念构造算法,该算法通过自学习的方式对原有知识加以使用,它不仅继承了目前渐进式算法的优点,还实现形式概念自身数据的变化.最后通过实例和仿真实验说明本文所提方法的有效性.

粒计算中基于属性分类的形式概念属性约简

针对目前已有的形式概念属性约简算法的不足(如属性约简的时间复杂度偏高、属性及属性值比较过程中存在冗余计算、存储开销大等问题),结合粒计算思想,提出基于属性分类的形式概念属性约简模型.首先,通过定义两个算子来划分属性之间分类关系;然后,由属性分类关系制定约简规则,并在此基础上提出基于属性分类的形式概念约简算法,该算法在保持目前最低时间复杂度不变的情况下,减少了冗余计算和存储开销,提高了属性约简的计算效率;最后,通过实例和仿真实验对基于属性分类关系的形式概念属性约简算法的有效性进行了验证.