概念格上规则提取的一般算法与渐进式算法

许多研究表明概念格是数据分析与规则提取的一种有效工具。本文首先提出一种在对象与描述符数目较多、概念聚类具有一定规模条件下,在已建造好的概念格上有效地提取规则的算法。这种方法主要依据格结点的直接泛化来产生相应无冗余规则,然后改进了一种渐进式更新概念格与相应Ｈａｓｓｅ图的算法,并将之应用于渐进式提取规则。目前,这些方法已用于我们所开发的数据库知识发现工具原型系统中。     

基于相干概念覆盖的增量分类规则挖掘

现实应用中的许多信息表都随着时间增量地添加信息，提出了一种适用于此特点的增量概念信息推导方法。首先，介绍了形式概念分析的一些基本定义和概念格结构；然后，介绍了一种较概念格结构有很多优点的新的概念结构：相干概念覆盖结构；接着，提出了一个发现相干概念覆盖的增量算法；最后，利用该增量相干概念覆盖算法进行数据挖掘的重要任务之一的分类规则挖掘。     

一种基于直积运算的概念格合并算法

现有的渐进式概念格构造算法,不能有效利用已有的概念格.当形式背景的属性数目发生变化时,需要以单个属性或属性集合为对象,重新构造概念格.为此,提出了一种基于已有概念格的概念格合并算法,对已有概念格做直积运算,通过直积格和总格的映射关系,自底向上直接构造出总概念格.这个算法适用于属性交集为空的形式背景的合并.     

序列模式挖掘的增量式算法的设计原则

在序列模式的分层算法框架下,从理论上分析并讨论了数据集的渐进性和算法参数的相似性为增量式挖掘带来的启发信息,提出了增量式挖掘算法设计中的４项原则,并结合任务分解原则研究了搜索空间的分割。     

一种基于偏序集直积的增量式概念格构造算法

目前,概念格的构造算法可分为批处理式和增量式两类.已有的增量式算法只适用于单个对象的逐个插入更新的情况,然而,在大多数的数据库中,更新操作往往是同时插入多个对象.为了适应这种情况,基于偏序集的直积运算,提出了一种新的增量式概念格构造算法,这种算法可以一次性地加入一个对象集合,而且在生成概念的同时,能够构造出概念格的Hasse图,从而完全解决了上述问题.最后,用一个实例检验了算法的正确性.     

基于模糊概念格的语义Web服务匹配

针对不同本体领域语Web服务匹配问题,提出基于模糊概念格模型的语义Web服务匹配方法。将不同本体映射成统一形式背景,进而形成模糊概念格结构,最后在模糊概念格结构的基础上,提出了服务的相似度计算方法。实验结果表明该服务匹配方法的有效性。     

基于版本空间的并行概念学习

文中首先介绍了并分析版本空间的概念学习策略，然后提出了一个相应的并行概念学习算法。     

基于RS码的可重构有限域乘法器的设计与实现

为了提高伽罗华有限域乘法器的通用性,降低实现的复杂度,采用自然基算法,用简单的逻辑门电路实现乘法运算过程。提出可重构的迭代计算结构,能满足域长m为3～8的乘法器,并用FPGA实现。结果表明,可重构有限域乘法器能够满足多种标准RS码的乘法运算的需要。     

一种基于模糊形式概念分析的模糊本体学习方法

模糊本体是语义网中处理模糊信息的重要工具,而模糊本体学习是构建模糊本体的一种有效方法,因此模糊本体学习已逐渐成为现今本体研究的热点。作为模糊本体的另一种图结构的表现形式,模糊概念格构造与演化的研究也渐渐引起人们的关注。模糊形式概念分析是一种基于模糊形式背景表示形式概念的新模型,是由模糊集理论与形式概念分析结合而成,其主要表现形式即是模糊概念格。这种模糊概念层次结构是数据分析及规则提取的有效工具,且支持概念间相似度的计算。提出一种基于模糊形式概念分析的模糊本体学习方法,意图从领域文档中获取模糊概念和模糊概念关系,并通过模糊形式概念分析,将其添加到源模糊本体转化的模糊概念格中,以完成模糊本体学习。     

基于概念的文本结构分析方法

本结构分析是本处理领域中的重要内容,它可以有效地改进本要、本检索以及本过滤的精度、中简要描述了本的物理结构和逻辑结构以及本分析的背景,提出了本结构分析中的层次分析方法。该方法保证了层次是分的有序性,可操作性强,便于解释,不依融于具体领域。其基本思想是对于输入本,首先识别出本的物理结构,然后在概念映射、要领密度和概念消歧的基础上,将本依据主题划分为若干层次;最终获得本的逻