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。     

模糊描述逻辑系统L-ALCN中的形式概念格

该文首先简单介绍格值模糊描述逻辑系统L—ALCN的语法和语义,介绍形式概念分析（FCA）的基本理论。把形式概念分析引入到模糊描述逻辑中,在国际上也是刚刚起步,尚不成熟。该文定义了模糊形式背景、模糊形式概念格,并证明了此概念格为完备格。     

模糊描述逻辑系统L-ALCN中的形式概念格

该文首先简单介绍格值模糊描述逻辑系统L-ALCN的语法和语义,介绍形式概念分析(FCA)的基本理论。把形式概念分析引入到模糊描述逻辑中,在国际上也是刚刚起步,尚不成熟。该文定义了模糊形式背景、模糊形式概念格,并证明了此概念格为完备格。     

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。     

基于内涵模糊概念格的汽车评价知识发现方法研究

为了有效利用汽车评论数据,参照已建立的汽车评价本体,从文本中抽取评价搭配对,提出基于五元组的对象评价度量,从而获取汽车评价模糊形式背景。在模糊形式背景中,定义了内涵模糊概念和内涵模糊概念格。设计了模糊形式背景和内涵模糊概念格构建算法,并以实例对如何基于内涵模糊概念格进行知识发现予以讨论。     

序列模糊概念格模型及其渐进式构造

传统的序列模式挖掘主要是挖掘满足最小支持度的频繁序列,没有考虑序列在实际中的重要度。为了能够有效地挖掘重要的序列模式,提出了一种序列模糊概念格模型,对所有序列的项目引入了重要度权值,定义了序列的重要度及可以动态调整最小支持度minsup的自适应系数;扩展了模糊形式背景,使其能够方便地表示序列,定义了概念的Galois闭包连接、序列模糊概念及序列模糊格结构,并给出了序列模糊概念格的渐进式构造算法 ScqFuzCL。实验表明,序列模糊概念格模型可以方便有效地组织自适应序列模式,在时间与空间上都具有良好的性能,并为进一步挖掘自适应序列模式提供了理论支持。     

模糊概念格构建的Bordat方法

概念格是近年来兴起的知识表示模型.现实世界中的事物大多具有不精确性特征,如何将若干模糊对象构建成一个概念格具有重要的理论与应用价值.选择适于构建精确概念格的Bordat方法,应用模糊集理论对其进行改进,重新定义了概念格的顶节点确定过程和子节点生成算法,提出了构建模糊概念格的Bordat方法,结合实例说明了其应用,即生成相关的模糊概念,同时构建与之对应的模糊概念格.该方法不仅保留了作为数据源的模糊形式背景的所有信息,而且所需生成的模糊概念数量少,方法简单快捷,易于计算机实现.     

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.     

基于约束的模糊概念格构造算法

一般的模糊概念格在构造过程中没有考虑用户的需求,用户对模糊概念格节点中一些属性集形成的内涵并不感兴趣。为了增强模糊概念格的针对性,降低模糊概念格构造的时空复杂性,构造满足用户需求的模糊概念格,首先将用户感兴趣的背景知识定义为约束条件,根据用户关心的属性间关系,将约束条件分为3类:单约束、与约束及或约束,并采用谓词公式表示,进而提出了基于约束的模糊概念格(Constrained Fuzzy Concept Lattice,CFCL)构造算法。该算法自底向上构造模糊概念格,利用模糊概念格父子节点内涵的单调关系,采用剪枝技术来减少构造过程中判断模糊概念是否满足约束的次数,提高了模糊概念格的构造效率。实验结果表明,该算法能够有效地减少模糊概念格的存储空间和构格时间。     

基于矩阵蕴涵运算的格值模糊概念格构造方法

从矩阵角度对一类模糊概念格的构造方法进行了研究.以具体的格蕴涵代数作为刻画对象与属性间不确定性关系的取值域建立了格值模糊概念格;为了便于非数值间的计算,分别定义了矩阵合取运算、析取运算和蕴涵运算,并基于矩阵蕴涵运算给出了格值模糊概念格的构造方法;进而通过实例求出了对应的格值模糊概念格,验证了该方法的正确性.     

由蕴涵算子构造的一种模糊概念格

WilleR.提出的形式背景对象与属性之间具有明确的关系。但在实际生活中,人类认识的大量知识都是模糊的。因此研究对象与属性之间模糊的、不精确关系的模糊形式背景具有重要的意义。文章给出了在模糊形式背景下一种新的模糊概念的定义方式,讨论了它的性质,并给出了计算模糊概念的算法。最后给出了一个实例说明了在这种定义方式下形成的模糊概念格。     

一种由乘积蕴涵算子构造的模糊概念格

建立了形式背景下一种由乘积蕴涵算子构造的模糊概念格,给出了它的定义方式;讨论了它的性质和层次结构,并给出了一种计算模糊概念的算法。通过数值例子说明了此类概念格的构造方法。     

一个高效的模糊分裂聚类算法FSC

本文首先给出作者提出的模糊分割的形式定义.在此基础上我们对模糊 c-means 算法进行了修正,提出了模糊分裂一聚类算法:FSC.这个算法能自动确定聚类数目 c;与模糊 c-means 算法相比,FSC 算法还大大地提高了运算速度.我们认为 FSC 算法具有极大的实用价值.     

一种模糊概念格模型及其渐进式构造算法

传统形式概念分析方法无法处理现实中模糊和不确定信息,因此,对模糊概念格及其信息表示的研究具有重要意义.文中提出了一种模糊概念格模型,提出了模糊形式背景中属性隶属度值的窗口截取方法,定义了模糊概念的模糊参数σ和λ,给出了模糊概念格渐进式构造算法,推导出了模糊参数σ和λ的渐进式计算公式.模糊参数σ和λ分别体现了概念外延对于属性的隶属度的均值和发散程度.在模糊概念格渐进式构造算法中引入两个中间参数以实现模糊参数的渐进式计算.最后,进行了算法性能评估实验,结果表明模糊概念格的这种渐进式构造算法在时间上和空间上都具有良好的性能.     

一种基于模糊概念相似度的模糊本体构建方法

研究了一种基于模糊概念相似度的模糊本体构建方法。对目标数据源进行模糊形式概念分析,构建模糊概念格,利用基于模糊概念相似度的概念聚类算法产生模糊概念聚类,并最终映射得到模糊本体。该方法对模糊概念的内涵及外延的相似度进行了全面的度量,并加入权重因子增强模糊聚类的可调节性。最后通过实例验证了该方法的可行性和有效性。     

基于FLcom的模糊知识推理与搜索处理

基于区分矛盾否定、对立否定和中介否定的模糊命题逻辑形式系统FLcom,研究模糊知识及其不同否定的区分与形式表示,以及模糊知识推理与搜索处理。依据FLcom的语义解释,定义模糊命题的否定算子。具体采用Zadeh算子作为模糊推理算法,给出规则路径表的定义,利用规则路径表表示模糊推理规则及搜索过程。通过一个交通事故模型,讨论该模型的模糊推理及搜索过程,给出了搜索的算法及其实现结果。