两种概念生成算法的比较分析与实验仿真

形式概念是形式概念分析理论中的基础数据结构,准确并快速地生成形式背景中的所有概念一直是研究热点。基于基本定义的概念生成算法和NextClosure算法是两种经典的概念生成算法,本文对这两种算法的基本原理进行分析,结合具体的形式背景进行概念生成过程的实例分析,在两类人工数据集上进行实验仿真。仿真结果表明,本文对两个算法比较分析和仿真实验的结果能够为后续相关研究提供有益的参考。

形式背景与协调决策形式背景属性约简与概念格生成

通过引入交式可约元概念,文中提出了一种形式背景属性约简的新方法.基于此方法,获得了形式背景属性约简个数计算的精确公式,改进了原有的约简个数估计.在此基础上,给出了概念格的生成算法及其图示.最后,针对协调决策形式背景,通过实例给出了新的属性约简方法.

概念的矩阵化描述及相关定理的矩阵化证明

概念格作为形式概念分析理论中的核心数据结构,已在知识工程和软件工程等领域得到了广泛的应用。然而,对概念格理论的研究仅存在于纯数学领域[1],虽然已有的Hasse图能体现概念间的范化与特化关系,但对概念本身的理解帮助不大,用于定理的证明更为少见。从可视化着手,对概念格的图形化研究做了一点尝试,把概念信息理解成概念矩形,并用之于概念格定理的证明,取得满意的效果。