Realization of Rough Set Approximation Toplogical Operations Based on Formal Concept Analysis

There is an intimate correlation between rough set theory and formal concept analysis theory, so rough set approximations can be realized by means of formal concept analysis. For any given multiple valued information system, the realization of rough set approximation operation has two major steps, firstly convert the information system from multiple valued one to single valued formal context, secondly realize rough set approximation operations aided by concept lattice, which is equivalent to a query operation under some necessary conditions.

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。

基于背景间运算的部分已知概念构造

概念是利用形式概念分析进行知识获取的基础。在不完备形式背景中,为了表达“一定具有”以及“可能具有”的关系,概念的外延或内涵通常以区间集的形式表达,称这样的概念为部分已知概念。由部分已知概念的定义可知,其本质与不完备背景的最小和最大完备化有关,因而考虑对最小和最大完备化背景进行运算来寻找部分已知概念。通过将不完备形式背景的最小完备化与最大完备化分别进行并置和叠置构造两个新背景,其概念格分别同构于SE-ISI概念格和ISE-SI概念格,从而提出了构建SE-ISI概念格和ISE-SI概念格的新方法。对于ISE-ISI概念,使用不完备形式背景的最小与最大完备化的直和运算构造了新的形式背景,基于此背景提出了寻找ISE-ISI概念的方法。

面向属性概念格的概念特征与概念约简

提出面向属性概念协调集和概念约简,定义了包含补二元关系的面向属性概念极小集,讨论了面向属性概念格中核心概念、相对必要概念及不必要概念的概念特征,并研究了三种概念的判别方法.给出了面向属性概念约简的可行方法及其相应算法.

Attribute reduction theory of concept lattice based on decision formal contexts

The theory of concept lattices is an efficient tool for knowledge representation and knowledge discovery, and is applied to many fields successfully. One focus of knowledge discovery is knowledge reduction. Based on the reduction theory of classical formal context, this paper proposes the definition of decision formal context and its reduction theory, which extends the reduction theory of concept lattices. In this paper, strong consistence and weak consistence of decision formal context are defined respectively. For strongly consistent decision formal context, the judgment theorems of consistent sets are examined, and approaches to reduction are given. For weakly consistent decision formal context, implication mapping is defined, and its reduction is studied. Finally, the relation between reducts of weakly consistent decision formal context and reducts of implication mapping is discussed.

模糊形式背景下的技能层约简与前级(后级)知识结构的充要条件

模糊技能映射为构建知识结构提供一个途径,但将基本局部独立模式应用于前级(后级)知识结构中会呈现不可识别问题,因此,在模糊技能映射的前提下,文中主要解决两个问题:技能约简耗时过长、寻找前级(后级)知识结构的充要条件.首先,基于模糊技能背景,构造一对算子,通过算子确定的模糊技能概念格直接获取简单闭包空间,同时获得每个知识状态对应的最小技能熟练程度.然后,提出技能层约简的概念,利用标记技能约简对冗余技能层进行约简,并给出技能层约简算法.同时给出模糊技能映射诱导前级(后级)简单闭包空间的充分必要条件,并提供获取前级问题集和后级问题集的算法.最后,在5个UCI数据集上的对比实验验证文中算法的可行性和有效性,同时获取前级问题集和后级问题集.

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。

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.

概念格的分布处理研究

概念格和形式背景是一一对应的,概念格的分布处理必然涉及到形式背景的处理.定义了形式背景间的横向和纵向合并运算,讨论了同域背景间的三种不同的关系,特别提出一种新颖的属性相似度方法来处理背景间的不一致关系,把不一致的形式背景转换为一致背景或独立背景;还定义了概念、概念格间的基本运算,并证明了纵向合并的子背景的概念格和子背景所对应的子概念格的并是同构的.这样就奠定了概念格分布处理的理论基础,为概念格的分布并行构造提供了依据.

概念格与粗糙集的关系研究

概念格理论和粗糙集理论是两种不同的知识表示与知识发现的工具,都已被成功应用于许多领域。粗糙集理论的数据表现方式是信息系统,其研究基础是对象之间的等价关系;概念格理论的数据表现方式是形式背景,其研究基础是一种有序的层次结构——概念格。本文讨论了概念格理论与粗糙集理论之间的基本联系;重点分析了形式概念与等价类之间、概念格与分划之间的关系;证明了概念格与分划之间可以相互转换,给出了转换算法,并用例子加以说明。

基于最大概念的概念格增量构造算法

针对增量概念格构造过程中,节点更新和生成元判定效率较低、边更新阶段的复杂度较高等问题,提出基于最大概念的概念格增量构造算法,通过跟踪与概念格中的概念具有相同真实内涵的最大概念,简化生成元的判断过程。该算法缩小了寻找新生节点父节点时的搜索范围,避免对生成元非必要边的判断,提高构造概念格的速度。复杂度分析结果表明,该算法的时间性能优于其他同类算法。

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.

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。

概念格的外延覆盖约简

概念格是数据分析与知识发现的一种有效的形式化工具。知识发现的一个重要课题是知识约简,因此,寻求简单有效的属性约简方法是很有必要的。近年来,概念格属性约简方法的研究得到了很多学者的关注,提出了多种形式的概念格属性约简方法。本文利用形式背景的外延基本元,提出了概念格的外延覆盖约简的概念。讨论了这种约简与已有的几种约简之间的关系。证明了外延覆盖约简等价于粒约简,且概念格属性协调集一定是外延覆盖协调集。给出了外延覆盖协调集的判定定理,借鉴粗糙集属性约简的思想,得到了利用辨识矩阵计算全部外延覆盖约简的Boole方法。

气象服务形式概念分析模型研究

为了解决气象服务领域隐含知识难以发现、概念处理不够准确的问题,在形式概念分析理论指导下,给出气象服务领域知识发现和表示模型。以互联网联盟(W3C)OWL2描述逻辑本体知识库应用为背景,提出使用一阶谓词定义多值背景属性,利用布尔代数范式表达概念外延的逻辑等价关系,从而获得具有清晰层次关系的概念格,并映射为领域本体,实现了智能代理下领域知识表达。最后以公路交通气象服务和电力气象服务为例,阐述气象服务形式概念分析及实现过程。

基于概念格外延信息量的属性约简算法

概念格是知识处理与分析的一个有力的工具,在知识约简和数据挖掘方面有着重要的利用。首先给出了概念格外延信息量的概念,在此基础上研究了合理刻画属性重要性的指标,并给出了概念格核心属性的判定定理,然后以这些指标作为启发式信息设计了一种新颖的概念格启发式属性约简算法,最后通过实例表明了该约简算法的可行性与有效性。

形式概念分析与粗糙集的比较研究

形式概念分析与粗糙集理论为数据挖掘和知识获取提供了两种不同的方法。该文首先对于形式概念的外延及粗糙集的等价类进行了讨论,给出了它们之间的区别和联系;其次通过引入反链形式背景,对它们之间的关系进行了更进一步的研究;最后给出了形式背景约简和划分约简之间的关系。

形式概念的布尔计算方法

形式概念分析是用于知识表示和知识发现的一个重要方法.将布尔矩阵方法引入形式概念分析之中,提出布尔形式背景的概念,利用布尔向量和布尔矩阵的蕴含运算,给出了布尔形式概念的定义,研究了布尔形式概念的计算和性质.同时,针对布尔形式背景的与、或和乘积运算,研究对应的布尔形式概念的计算问题.

近似概念格及其增量构造算法研究

针对传统概念格处理不完备信息的局限,给出了处理形式背景有缺值现象的概念格扩展模型———近似概念格,在此基础上提出改进的概念格增量构造算法。该算法引入哈希技术和最近父节点的增量计算方法,从加速定位生成元和更新边这两个关键过程改进Godin算法。采用随机数据集设计实验,实验表明,改进的算法可有效提高对形式背景有缺值现象概念格的建格效率,尤其是对数据规模和发生关系概率较大的数据集,算法的高效性更明显。

概念格在二值命题逻辑命题集约简中的应用

概念格的属性约简理论和命题逻辑系统中命题集的约简理论似乎是独立发展的两个研究分支,本文在二值命题逻辑中引入由命题集Γ所诱导的形式背景的概念,并基于此建立了概念格;在二值命题逻辑中提出了命题集Γ的约简理论,即在保持Γ推理能力不变的前提下对Γ中的成员进行约简;运用概念格的方法从Γ及其子集的关系出发给出了Γ约简的判定定理以及求Γ约简的方法.