扩展概念格的渐进式构造

鉴于已在Galois格的基础上提出了扩展概念格,文章对已经构造好的扩展概念格,在数据对象增加时如何更新的问题,提出了一种渐进式构造算法,经验证它是一个有效的算法。     

约简概念格的维护

扩展概念格是在Galois格中引入内涵等价关系而得到的一种扩展形式，基于这种结构可以更简地表示知识，并能方便地获取等价规则、蕴涵规则，特征规则、不确定规则等。约简格是扩展概念格的一种更简洁的表示，能方便，有效地应用于大规模数据库的知识表示，本文介绍了约简格的有关概念和性质，讨论了它的构造方法及其维护。     

一种区间数分解与定标算法及其扩展形式背景的概念格生成方法

现有的概念格模型无法处理既包含以布尔值表示的信息,又包含以标量、模糊数及区间数表示的信息。因此,针对包含所有这些信息类型的扩展的形式背景提出它的处理方法,在此基础上,生成经扩展的概念格,是一项有意义的工作。提出了一种新的区间数分解与定标算法,以处理含有多种类型的扩展形式背景,并给出了相应的扩展格生成算法。最后,实验表明,该方法具有良好的效果。     

加权概念格及其渐进式构造

概念格是数据分析与知识提取的有效工具.为了充分利用其进行数据分析和知识提取,本文通过对概念格的内涵引入权值,提出一种加权概念格,拓广了概念格的结构.同时由用户设立概念格内涵的最小阈值,构造了一种频繁加权概念格,并由此给出了频繁加权概念格的构造算法及其分析.最后,通过实例说明其是有效可行的.     

一种构造概念格的改进算法

Chein算法是一种批处理概念格构造算法,它构造过程中层次清楚,易于生成Hasse图,但是造格的过程中生成大量冗余的概念,降低了构造概念格的效率.提出一种对Chein算法的改进算法,保留了原算法层次清晰的优点,同时避免了冗余概念的产生,从而降低了构造概念格的时间复杂度.     

基于属性取值域划分的关系数据获取

关系数据获取是一个很重要的研究领域。为了提高挖掘的针对性和有效性,提出了一种基于属性取值域层次划分的元组概念与属性值概念的交替获取方法。这些属性取值域上的划分是关系中所蕴涵的重要信息。另外,从属性取值域的层次划分出发,定义了一类扩展的关系-粗值关系。每个元组概念都是某个粗值关系中的概念外延。因此,元组概念获取可转化为构造关系的概念格,并证明一个关系与某些粗值关系的横向并的概念格等于它们各自概念格的横向并。由简单概念格的并构造复杂概念格可减少构造概念格的复杂性。     

基于属性的概念格快速渐进式构造算法

提出了一种新的基于属性的概念格快速渐进式构造算法，通过不断地渐增属性来构造概念格。以往的渐进式算法嘟是基于对象的，当数据库属性数目发生变化时，需要重新构造概念格。该算法不但解决了这个问题，而且提供了一种渐进式构造概念格的新方法和思路。给出了该算法的实例，用来说明形式背景在新添加属性后概念格的更新过程。实例与实验表明基于属性的概念格快速渐进式构造算法是快捷有效的。     

一种频繁加权概念格的批处理构造算法

概念格是知识表示和数据分析的一种有效工具,加权概念格是一种刻画内涵重要性的概念格结构。文中通过引入虚结点的概念,提出一种频繁加权概念格的批处理构造算法。该算法首先通过引入虚结点概念,证明频繁加权概念格是一个完全格,从而纠正先前张继福提出的频繁加权概念格结构中某些频繁加权概念结点不存在上下确界的缺陷。其次,采用自底向上的方法来生成频繁结点和虚结点,以及对应的边关系,从而降低频繁加权概念格构造的时空复杂性,提高批处理构造效率。最后在恒星光谱数据上的实验验证算法的正确性和有效性。     

基于格结构的概念代数研究

近年来,概念格作为一种有效的概念分析、表示与应用模型,被越来越多的领域所应用。概念代数是在概念 格理论基础上提出的一种新的代数系统。目前,概念代数系统还只是雏形,很多方面的内容还需要扩展与进一步的研 究。基于格结构的概念代数研究分别对Nilsson概念代数、Wille概念代数和认知信息学中的概念代数的基本概念与 内容进行了介绍,对各方法进行了分析与比较,并证明Nilsson概念代数是一种广义概念代数,为进一步的应用与研 究提供支持。     

一种新的概念格结构——区间概念格

对经典概念格、粗糙概念格的分析表明,其概念外延或者具有全部属性,或者只具备一个属性,从而造成所提取关联规则支持度和可信度严重下降。为此提出一种新的概念格结构——区间概念格Lαβ(Mα,Mβ,Y),其概念外延是区间[α,β](0≤α≤β≤1)范围内满足内涵属性的对象集。证明了当α=β=1时,区间概念格退化为经典概念格;当β=1,α>0时,区间概念格退化为粗糙概念格;其次,给出了区间概念格中概念度量的精度、覆盖度等概念,并给出了相关性质;接着,证明了区间概念格具有的一些独特性质;然后,初步给出了构造区间概念格的方法;最后,通过实例证明了区间概念格提出的必要性和实用性。     

相对约简格及其构造

引入了相对约简内涵,在此基础上提出了相对约简格,给出了相对约简格的有关术语和性质,重点讨论了相对约简格的横向构造方法,并通过约简格的Hasse图形式化地说明其构造过程。     

约简概念格的纵向维护算法

该文首先介绍了概念格的有关术语,重点讨论了已构造好的概念格在属性删减时如何维护的问题,并以约简概念格为例,给出了一种有效的维护算法。     

粗糙概念格及构造算法

概念格是数据分析与知识提取的一种有效工具,具有精确性和完备性等特点。针对决策形式背景,采用粗集理论中近似的方法描述格的内涵所拥有的外延,给出了一种粗糙概念格结构,具备了描述不确定知识的能力,在此基础上,给出了粗糙概念格的构造算法CARCL。     

基于搜索空间划分的并行概念生成算法

概念格作为形式概念分析理论中的核心数据结构,在机器学习、数据挖掘和知识发现、信息检索等领域得到了广泛的应用。概念格的构造在其应用过程中是一个主要问题。本文提出了一种基于搜索空间划分的并行概念生成算法,它对整个闭包搜索空间进行划分,并引入一种有效的测试方法,只搜索那些能生成正规闭包的子搜索空间,从而有效提高搜索效率;同时,在计算闭包过程中保存一些必要的中间结果,用来提高闭包运算速度;由于所有子搜索空间相对独立,因此很容易得到一个井行的概念生成算法。     

一种基于FCA的本体优化算法

在本体学习过程中,随着本体中概念的增多,必然存在概念及概念间关系的冗余,如果不及时对本体进行优化,本体中的关键信息就会淹没于冗余的概念关系之间。针对这种情况,基于FCA(形式概念分析)理论提出一种本体优化算法。应用FCA中概念格相关知识建立本体原型,通过消除本体原型层次关系中的冗余,达到优化的目的。实验结果表明,本体原型经过优化,消除了层次关系中的冗余,使概念间的关系更加清晰,核心内容更加突出。     

基于概念格的多层属性约简方法

属性约简是粗糙集理论中的核心问题之一,概念格是进行知识表示和数据分析的一种有效工具。文中利用概念格作为约简工具,给出基于概念格的多层属性约简算法,提出相融可辨概念、相融等价概念、亏n级等概念,研究内涵亏值对分类能力变化产生的影响,给出概念格中形式背景约简的判定定理。文中算法能完备地求出所有可约简的最大属性集合,从而为概念格中属性约简提供一种有效方法。最后,通过实例分析和实验对比说明该约简算法的可行性与有效性。     

A lattice computing approach for on-line fMRI analysis

We introduce an approach to fMRI analysis based on the Endmember Induction Heuristic Algorithm (EIHA). This algorithm uses the Lattice Associative Memory (LAM) to detect Lattice Independent vectors, which can be assumed to be Affine Independent, and therefore candidates to be the endmembers of the data. Induced endmembers are used to compute the activation levels of voxels as result of an unmixing process. The endmembers correspond to diverse activation patterns, one of these activation patterns corresponds to the resting state of the neuronal tissue. The on-line working of the algorithm does not need neither a previous training process nor a priori models of the data. Results on a case study compare with the results given by the state of art SPM software.