三支弱协调决策形式背景的规则获取

规则获取是三支概念分析中的一个重要问题。本文首先基于属性导出三支概念格间的细于关系,定义了三支弱协调的决策形式背景,并给出了基于属性导出三支概念格三支弱协调决策形式背景的规则获取方法。然后,研究了三支规则与二支规则之间的关系。最后,定义了属性导出三支概念的弱闭标记,并利用弱闭标记给出了三支弱协调决策形式背景的规则获取方法,剔除了冗余规则从而简化规则。

决策形式背景基于OE-协调性的属性约简

属性约简作为形式概念分析中非常重要的一个研究分支,在三支概念分析中也同样重要。基于对象导出三支概念格,提出了保持决策形式背景OE-协调性的属性约简理论,丰富了三支概念分析的约简理论。首先,定义了决策形式背景的OE-协调集和OE-约简,并将属性按其特征分为3类。其次,指出OE-约简的本质就是极小OE-协调集,给出了OE-协调集的几个判定定理,通过研究OE-协调集的充要条件,获取OE-约简的判定定理。最后,给出OE-差别矩阵和OE-差别函数的定义,并给出了利用OE-差别矩阵和OE-差别函数计算OE-约简的方法。

基于三支决策的文本形式背景分类模型的研究

三支决策作为一种数据处理的有效模型,自提出以来,被广泛扩展应用到粒计算、概念格及模糊数学理论。特别是与粒计算的结合是处理大数据问题的一种实用方法。本文通过三角模糊数建立一个新的复合函数,并通过这个复合函数转化形式背景中出现的文本型数据。然后,利用三支决策的思想以及模糊数学中的阈值,可以将转化后的区间有效地放大或者缩小。最后,经过反复的划分,得到一种适合实际情况的区间划分。根据本文提出的文本型数据的划分模型,提出对应的算法,并用一个实例证明算法的可行性及适用性。

决策形式背景三支粒约简

针对决策形式背景,文中研究了基于对象导出三支概念格的粒约简问题。首先提出了三支粒协调决策形式背景的概念以及三支粒协调集的概念,以此为基础给出了三支粒协调集的判定定理。然后结合区分矩阵和区分函数给出了三支粒约简方法,并通过实例说明了提出的约简方法的有效性。最后讨论了决策形式背景下三支粒约简、粒约简、分类约简之间的关系。

决策形式背景基于三支决策规则的属性约简

文中针对决策形式背景研究基于对象导出三支概念格的规则约简问题,提出了三支决策规则、必要决策规则的概念,并讨论了它们的基本性质。以此为基础,提出了决策形式背景三支规则协调集的概念,给出了三支规则协调集的判定定理,结合区分矩阵和区分函数给出了三支规则约简方法。最后通过实例证明了所提约简方法的有效性。

基于属性导出三支概念格的决策背景规则提取

给出了决策形式背景在属性导出三支概念格下的规则提取方法。首先定义了属性导出的三支概念格间的细于关系,以此为基础给出了决策形式背景三支协调的定义以及在三支协调下提取规则的方法,并研究了所获规则与经典决策背景下所获规则的关系。最后结合实例阐明了三支规则的有效性与优越性。

基于三支概念格合并的决策背景规则提取

作为当前形式概念分析领域的研究热点,利用三支概念格可以实现更为有效的决策分析。该文在现有基于属性导出三支概念格的规则提取基础上,研究了基于对象导出三支概念格的规则提取,并与经典概念格及属性导出三支概念格下的规则提取进行了比较。然后通过对象导出三支概念格和属性导出三支概念格的合并,定义了对象/属性导出合并三支概念格,并提出了相应的规则提取算法。理论分析和实例结果表明,对象导出三支概念格和属性导出三支概念格的合并进一步改善了生成规则的质量。

三支类背景上的规则获取

规则提取是三支概念分析中的一个重要问题。首先,基于属性导出三支概念,定义了两种三支类背景,即三支条件类背景和三支决策类背景,给出了类背景上的类概念并且研究了类概念的结构。其次,讨论了三支决策类背景上的类概念与三支弱协调决策形式背景上的属性导出三支概念之间的关系。然后,提出了三支决策类背景上的规则获取方法,并且通过比较证明了基于三支类背景获取的规则优于基于三支弱协调决策形式背景获取的规则。最后,利用三支条件类背景给出了反向规则与双向规则的获取方法。

三支决策视角下概念格的分析和比较

基于概念的构造和形式背景的构成,文中从三支决策的视角探究不同概念格之间的内在联系,分别对比不完备形式背景和经典形式背景中的概念格及直觉模糊形式背景和模糊形式背景中的概念格,展现三支决策在概念格理论中的重要价值.通过对比可以看出,相比经典形式背景和模糊形式背景中的概念格,不完备形式背景和直觉模糊形式背景中的概念格体现三支决策思想,具有数据存储所占空间更小,属性约简更简洁等优势.

模糊三支概念分析与模糊三支概念格

为了进一步将模糊集合理论引入到三支概念分析中,在模糊形式背景下研究了属性导出模糊三支概念与对象导出模糊三支概念,将已有的经典三支概念拓展到了模糊三支概念中,对完善三支概念理论有重要意义.首先,在模糊形式背景下,结合模糊集合理论将对象与属性的关系用隶属度表示.然后,用阈值α以及三支决策思想,将外延(内涵)分为正域,负域,边界域三个部分.其次,提出了两种模糊三支概念(属性导出三支概念与对象导出三支概念)的相关定义和重要定理.最后,结合实例详细解释了模糊三支概念在实际生活中的应用.模糊三支概念分析理论在非经典的背景下为粒计算、人工智能、机器学习等提供了可行的思路。

基于形式背景转化的概念格属性约简

借鉴形式背景下概念格的经典属性约简,立足决策形式背景,通过转换提出一种新的概念格属性约简,其对一般约简具有结构诱导性。首先,在决策形式背景下定义一致集,提出概念格的一致属性约简及对应算法,得到一致属性约简与三分属性的关系。其次,研究新建的一致约简与已有的强一致约简和弱一致约简之间的关系,得到一致约简具有关于概念格属性约简的严格强性,并由此设计由强至弱的启发式约简算法。最后,给出具体实例,说明与验证相关的约简、性质和算法。

不完备形式背景中基于OE-cp-近似概念的规则提取

在许多实际的应用场景中,数据测量的误差、对数据的理解和传输失真等都会导致数据的丢失,这种数据不完整的形式背景即为不完备形式背景。为了丰富不完备形式背景中的知识获取模型,文中结合三支思想在不完备形式背景中利用正算子与粗糙集理论中的必然-可能性算子构造了共同-可能(cp)近似概念,讨论了对象诱导的共同-可能(cp)近似概念与经典概念、面向属性概念、对象诱导的三支近似概念的关系,提出了由经典概念和面向属性概念构造对象诱导的cp-近似概念的算法。进而,基于OE-cp-近似概念讨论了不完备决策形式背景中近似决策规则的获取,提出了OE-cp-协调的不完备决策形式背景下的正规则和可能性规则,并给出了与基于经典概念的决策规则之间的关系。

决策形式背景中具有置信度的三支规则提取

给出了非三支协调的决策形式背景具有置信度的三支规则提取方法。首先定义了规则置信度,以此为基础给出了概率分布并结合实例阐明了利用具有置信度的规则做决策的可行性。最后利用置信度,研究了三支协调的决策形式背景非冗余规则的性质,并给出了属性三支协调下非冗余规则的充要条件。

基于对象导出三支概念格的决策背景规则获取

规则获取是当前形式概念分析领域的研究热点.首先给出了基于对象导出三支概念格间的细于关系,定义了基于对象导出三支概念格的三支弱协调性,并研究了其与经典概念格下的二支弱协调性之间的关系.然后,研究了基于对象导出三支概念格的规则获取,并与经典概念格的规则获取进行了比较.最后,定义了对象导出三支概念的弱闭标记,研究了基于弱闭标记的三支弱协调决策形式背景的规则获取,剔除了冗余规则,并且得到一些新的更为精简的三支规则.

基于三支因果力的邻域推荐算法

本文将三支决策思想、因果力理论与形式概念分析相结合,提出了三支因果力下的邻域推荐算法。考虑到极端用户评分对推荐精度的影响,根据宽松度和严苛度对用户进行分类,修正极端用户评分。基于修正评分矩阵计算节点之间的三支余弦相似度和节点相似结构重要度,找出专家节点。在对象弱概念需要满足的目标函数和约束条件下进行聚类得到邻域,在邻域中根据属性密度识别关键的条件属性和决策属性并计算置信度,结合三支因果力提取推荐规则对社区成员进行邻域推荐。实验结果表明,本文算法的精确度、召回率、F1均优于其他传统的推荐算法。

基于AE-概念格的决策形式背景属性约简

针对AE-概念格,在属性三支协调下,提出了保持非冗余规则信息不丢失的属性约简理论。首先讨论了子背景下的相关性质,其次定义了属性三支协调决策形式背景中的非冗余规则协调集,并获得了该协调集的判定定理,最后给出利用差别矩阵和差别函数得到相应约简的方法。

三支近似概念格中基于对象-概念辨识矩阵的属性约简方法

属性约简是概念格理论的一个重要研究内容,基于辨识矩阵计算约简是一种经典方法,传统辨识矩阵的计算复杂度为O(nl2).鉴于此,在三支近似概念格模型中,构造一种对象-概念辨识矩阵,其计算复杂度为O(mnl),一般情况下,m远远小于l,辨识矩阵的计算复杂度大大降低,并结合概念格的偏序关系进一步简化对象-概念辨识矩阵.通过理论分析和实验结果表明了所提出方法的高效性.

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。