语言值直觉模糊概念格及其应用

人们经常用自然语言进行推理判断和决策,针对具有语言值信息的不确定问题,基于语言值直觉模糊代数和直觉模糊形式背景,提出了语言值直觉模糊形式背景并讨论了其相关性质,建立了语言值直觉模糊概念格.研究了语言值直觉模糊形式概念之间的贴近度,进一步给出语言值直觉模糊形式概念格之间的贴近度,进而提出了语言值直觉模糊概念格的模式识别方法,并将其应用到中医疾病诊断识别中,说明所提出方法的有效性和实用性.

程度化语言值链上的语言真值概念格及其应用

为了给自然语言的直接处理提供一个可靠的逻辑基础和运算模型,建立了程度化语言值链上的Lukasiewicz蕴涵代数和语言真值概念格。具体分析了实际问题中用于刻画确定性数量值的自然语言,将其等价地表示为程度化语言值集合,并定义了偏序关系及二元运算;其次建立了程度化语言值链与自然语言集合间的一一对应关系,并在自然语言集合所形成的链型格蕴涵代数上构造了具体的语言真值概念格;进而通过该语言真值概念格在车辆运输安全性能的语言信息分析系统中的应用,验证了该模型用于自然语言直接处理的可行性和结构图形的可读性。

一种区间值模糊概念格构造方法研究

在区间值模糊形式背景基础上,定义截运算以简化概念格的构造,从而得到区间值模糊概念格.文中给出了区间值模糊概念格构造算法,结合实例进行说明,最后求出了对应的模糊概念格.

一种基于直觉模糊语言概念格的规则提取方法

针对具有模糊语言值不确定性信息的决策问题,提出一种基于直觉模糊语言概念格的规则提取方法.基于直觉模糊概念格,提出直觉模糊语言形式背景及直觉模糊语言形式概念,探讨直觉模糊语言形式概念间的偏序关系以及直觉模糊语言概念格之间的细于关系.在直觉模糊语言决策形式背景下,给出直觉模糊语言集之间的相似度以及加权相似度,讨论其相关性质.构建条件概念格和决策概念格,得到在直觉模糊语言决策形式背景下的规则集,建立直觉模糊语言规则提取应用模型.通过疾病诊断实例说明该方法的有效性和实用性.所提出的方法能够同时考虑决策过程中正反两方面的评价信息,减少决策过程中的信息损失.

模糊语言概念格及其规则提取

基于模糊概念格的构造和决策形式背景,结合模糊语言值,提出模糊语言概念格及模糊语言决策形式背景.针对模糊语言形式背景下的决策问题,研究模糊语言概念格的上、下确界,定义模糊语言决策形式背景下的细于关系.在此基础上,研究决策规则,建立模糊语言概念格的规则提取模型,并通过医疗诊断实例说明了该方法的有效性和实用性.

基于犹豫模糊语言概念格的在线教学评价方法

受新冠疫情影响,在线教学成为一种常态化的教学方式,因此建立合理的在线教学能力评估模型,对保障在线教学质量有着重要作用。为更贴近现实生活中人们的评价习惯,基于形式概念分析理论,结合犹豫模糊语言术语集,提出犹豫模糊语言形式背景并讨论其相关性质。在犹豫模糊语言决策形式背景下,用犹豫模糊语言概念格处理专家给出的语言评价信息,并定义犹豫模糊语言术语集间的加权相似度,讨论犹豫模糊语言概念格间的细于关系,建立犹豫模糊语言规则提取应用模型,最后将该方法应用到线上教学评价中。结果表明,该线上教学评价方法更简洁,具有更高的实用价值。

一种基于模糊语言概念格的相似度推理

针对具有模糊语言值不确定性信息的决策问题,提出一种基于模糊语言概念格的相似度推理方法.在模糊语言决策形式背景下,给出语言模糊集之间的相似度以及加权相似度,讨论其相关性质,构建模糊语言概念格,得到在模糊语言决策形式背景下的规则集,建立模糊语言概念格相似度推理应用模型.通过疾病诊断实例说明该方法的有效性和实用性.

模糊概念格在知识发现的应用及一种构造算法

基于有限L_背景的模糊格在扩展和时空复杂度上有局限 .本文定义了广义的模糊概念格和其上的截运算以简化格构造 ,提出了一种模糊格构造算法 .在概念格结点级上定义了两个模糊参数α和 δ ,以避免提取因高偏差导致的无效规则 .给出一个实例 ,说明了从模糊概念格提取不确定规则、计算规则支持度、置信度的原则、方法 .实现了构造算法与Godin算法的对比实验 ,结果表明本算法在时空性能上要优于Godin算法 .

模糊概念格在知识发现中的应用研究

概念格是一种优良的形式化分析工具,已经广泛应用于知识发现和数据挖掘中。在大量研究中概念格基于精确的形式背景,即二值背景,而在实际中,形式背景中的信息往往是模糊、不确定的。本文将“模糊”引入概念格,定义了属性模糊概念格和其上的截运算,在概念格结点级上定义了两模糊参数α和δ,提出了从模糊概念格提取不确定规则、计算规则支持度、置信度的原则、方法,并给出了一个实例。

一种模糊概念格构造算法研究

基于有限L_背景的模糊格在扩展和时空复杂度上有局限。该文定义了广义的模糊概念格和其上的截运算以简化格构造,提出了一种模糊格构造算法。在概念格结点级上定义了两个模糊参数α和δ粎,以避免提取因高偏差导致的无效规则。给出一个实例,说明了从模糊概念格提取不确定规则、计算规则支持度、置信度的原则、方法。实现了构造算法与Godin算法的对比实验,结果表明本算法在时空性能上要优于Godin算法。

语言值直觉模糊二元组表示模型

基于语言真值直觉模糊格,提出一种语言值直觉模糊二元组表示模型.讨论模型中语言值直觉模糊对的运算及其性质.给出语言值直觉模糊聚合算子,即语言值直觉模糊算术平均算子和语言值直觉模糊加权平均算子,实现语言值直觉模糊对的聚合,减少语言值直觉模糊对聚合过程中的信息损失.将此方法用于模糊模式识别中,并以疾病诊断识别过程说明该方法在具有正反两面证据的模糊环境下的有效性.

关系数据库中带语言值权重的模糊查询

在模糊理论的基础上,提出了将权重概念引入数据库模糊查询中,使用户对查询中各个属性的相对重视程度得以体现。为每条记录提供了一个匹配度,按匹配度的降序输出结果,方便用户选择。权重和匹配度都是语言变量[7],其取值为语言值形式,更加贴近自然。

粗糙概念格分层建格算法及应用

粗糙概念格能够反映对象与特征间的确定与不确定关系,具有处理不确定性知识的能力,格的构建在应用过程中具有重要的意义。通过分析粗糙概念格的概念和结构,并结合一般概念格的构建思想,针对决策形式背景,提出一种以决策属性值为切入点的粗糙概念格的分层建格方法,从而丰富了粗糙概念格的构建理论。通过实例验证了该方法简单直观,效果良好。

概念格中不同类型多值背景的研究

通过分析概念格在数据处理中所存在的局限,根据信息的不同存在方式及不同应用领域对概念格的不同要求,在三种数据类型上扩充了经典概念格;讨论了三类扩充概念格之间相互转换的方法,进而提出了扩充概念格与经典概念格的融合原理,使概念格在多种数据的处理上有了更灵活的应用。

语言值直觉模糊二元组的多重多维推理方法

针对语言值推理中信息缺失的问题,基于直觉模糊集和语言值直觉模糊二元组表示模型,对多重多维模糊推理方法进行扩展,提出了语言值直觉模糊二元组的多重多维推理方法及一种先聚合规则再进行推理的扩展方法.该方法可以有效减少推理过程中语言值信息的缺失,通过将此方法应用于实例中说明了合理性.

基于模糊概念格的视觉单词生成方法

利用一般概念格生成用于表示场景图像的视觉单词,在一定程度上能提高场景分类的精度,但因该格结构仅表示二值映射关系从而导致场景分类精度不高.模糊概念格不仅具有一般概念格的层次化表示知识的特点,还具有多值映射的特征,成为一种提取不确定知识的有效工具.首先生成关于训练图像视觉词包模型表示的多值映射特征背景,然后在构造的模糊概念格上,利用其层次结构,通过不断缩小隶属函数的取值区间,以约简部分"噪声"视觉单词,进而寻找一个场景分类精度较高的最优取值区间,最后在该区间下有效提取了表示某类场景的视觉单词集,实验验证了该方法的有效性.

基于同层节点集划分的模糊概念格并行构造算法

形式概念分析理论在诸多计算机领域得到广泛应用。模糊概念格的构造仍是其在应用过程中的一个主要问题。为提高模糊概念格的构造效率,对串行算法进行并行化改造,提出模糊概念格的并行构造算法。该算法对节点进行层次划分,给出了同层节点的定义,得出同层节点构造任务相互独立的重要性质,并引入映射函数简化搜索空间的遍历,提高搜索模糊概念格的效率,并行构造模糊概念格,达到了提高构造效率的目的。实验表明该算法在面对大规模的构造任务时,具有良好的性能。

模糊语言属性偏序结构图的逐层属性约简算法

在形式概念分析中,属性偏序结构图作为一种数据可视化工具,可有效解决用户认知过载的问题.在现实生活中,人们往往通过模糊语言值表达偏好信息,会产生大量的模糊语言值数据.为了解决在模糊语言环境下的属性约简问题,文中提出模糊语言属性偏序结构图的逐层属性约简算法.首先,基于模糊语言值形式背景构建模糊语言属性偏序结构图,将模糊语言值数据嵌入属性偏序结构图中.通过语言真值格蕴涵代数作为模糊语言值表示模型,表达模糊语言值间的序关系和不可比关系.然后,为了获取保持模糊语言值形式背景区分能力不变的最小属性子集,结合模糊语言值属性偏序结构图,搜索未与底层节点建立边的节点.在保证模糊语言值属性偏序结构图类等价的前提下,计算该节点及其子节点间的差别属性,并构造相应的逐层属性约简模型.最后,通过实例与对比实验验证文中算法的有效性和实用性.

基于区间值犹豫模糊集的三支概念格

三支概念格是近年来形式概念分析研究的一个重要研究方向,已成为知识表示和数据分析的有力工具.为了调研区间值信息对三支概念格形成的影响,本文在三支概念分析中引入区间值犹豫模糊集,在区间值犹豫模糊背景下开展三支概念格的研究.先分别定义了对象导出和属性导出的区间值犹豫模糊三支算子,并在此基础上构建了区间值犹豫模糊三支概念格模型.分别从面向对象和面向属性的视角对所提出模型的性质进行研究.最后通过实例验证了所提出概念格模型的有效性和实用性.本文研究为三支概念格在处理区间值信息方面提供了有效解决方案,拓展了三支概念格研究的理论支撑.

基于模糊对象语言概念格的规则提取

针对不确定环境下模糊语言决策信息的处理问题,本文提出基于不协调模糊对象语言决策形式背景的具有置信度的语言规则提取方法。构建不协调模糊对象语言决策形式背景,基于模糊对象语言概念格之间的细于关系对模糊对象语言决策形式背景的协调性进行讨论。给出规则置信度的定义,借助规则置信度研究不协调模糊对象语言决策形式背景上的提取规则,提出相应的具有置信度的语言规则提取方法。通过学校学生整体成绩预测实例与实验说明该方法的有效性与实用性。