基于对象和属性交叉的渐进式概念格生成算法

在分析人类概念形成机理的基础上,提出一种基于对象和属性交叉渐进式概念格生成算法,从空概念格开始,逐个地将形式背景中的对象和属性交叉插入到概念格中,实现对概念格的渐进式构造。该算法能渐进式地有效构造概念格,解决了以往渐进式概念格生成算法针对属性和对象交叉渐增更新需要重新构造概念格的问题。     

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。     

基于对象和属性交叉渐进模糊概念格生成算法

在人类的认知过程中,真实的形式背景总是模糊和不确定的,并伴随着对象和属性交叉渐增更新。在分析人类概念形成机理的基础上,提出了一种基于对象和属性交叉渐进式模糊概念格生成算法。该算法从空概念格开始,逐个地将形式背景中的对象和属性交叉插入到模糊概念格中,实现对模糊概念格的渐进式构造。实验及分析表明该算法不仅能有效地渐进式构造模糊概念格,而且解决了以往渐进式概念格生成算法,针对属性和对象交叉渐增更新需要重新构造概念格的问题。     

概念格的属性渐减原理与算法研究

渐进式算法是概念格构造的一类重要算法,但大多关注于形式背景中对象或属性增加的情况.而当形式背景的属性减少时,已有的算法则需要重新构造概念格,较为费时.针对这一情况,研究了属性消减后从原概念格渐进式产生新概念格的理论和算法,并且算法时间复杂度较低.首先分析了原概念格和新概念格中节点间的映射关系以及从原概念格到新概念格中边(节点间的前驱-后继关系)的变化规律.在此基础上,提出了自顶向下和自底向上两种渐进式的概念格属性渐减算法.算法能够对原有概念格直接进行修改来得到新的概念格,避免了从形式背景重新构造概念格,时间复杂度降低为O(‖ L ‖·G ‖·‖M ‖).实验及分析表明,当属性减少时,能比传统算法节省大量的运行时间.     

基于属性集合幂集的区间概念格Lβα的渐进式生成算法

针对区间概念格Lβα(U, A, R)的概念外延在区间［α, β］(0≤α≤β≤1)范围内满足内涵属性的特性, 提出基于属性集合幂集的区间概念格Lβα的渐进式生成算法, 以提高区间概念格的建格效率。在格结构的生成过程中, 将节点分为不变节点、更新节点、新增节点。算法首先由属性集合幂集生成所有节点的内涵, 之后根据区间概念格中父子节点的独特性质自下而上渐进式地构造格结构。通过算法分析与实例证明了优化后的渐进式生成算法提高了建格效率。     

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.     

树状结构组织的属性优先的概念格渐进式算法

通过对概念格渐进式构造过程的分析,采用树结构对概念格节点进行组织,研究了利用这种树状组织的渐进式生成属性优先的概念格的构造算法。并结合实例说明了概念格的树结构组织在属性优先的渐进式生成概念格时,能有效地缩小产生子格节点的搜索范围和新增格节点的父节点和子节点的搜索范围,从而能快速生成概念格。     

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.     

概念特化的概念格更新构造算法

概念格是形式概念分析中的核心数据结构,概念格应用的瓶颈之一是其构造效率. 针对形式背景的某个属性分解为多个新属性得到更加特化的概念,给出了一种基于概念特化的渐进式更新构造算法. 该算法利用分解后的新属性及其相应的形式背景,构造出的概念格与原概念格的某个子概念格作比较,来更新构造概念格,从而减少了比较次数,提高了更新构造的效率. 以天体光谱数据作为形式背景,实验验证了该算法的正确性和有效性.     

基于属性的概念格快速渐进式构造算法

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.提出了采用树结构对概念格节点进行组织,研究了基于属性的概念格渐进式构造算法.概念格节点的树结构组织可以约束更新格节点和产生子格节点的搜索范围,从而可以有效地减少算法的执行时间.在随机生成的数据集上进行的实验测试表明,本算法的时间性能更优越.     

约束概念格及其构造方法

概念格是一种有效的数据分析和知识提取的形式化工具．然而，随着要处理的数据量的剧增，基于原始形式背景构造出的概念格结点数目庞大，占用大的存储空间，同时概念格结点中一些属性集形成的内涵，用户并不都感兴趣，因而从中提取用户需求知识费时．为了降低概念格构造的时空复杂性，增强实用性和针对性，首先采用谓词逻辑描述用户感兴趣的背景知识，并将背景知识引入到概念格结构中，提出了一种新的概念格：约束概念格．在此基础上，提出了基于背景知识的约束概念格构造算法CCLA．理论分析表明，该算法能有效地减少概念格的存储空间和建格时间．最后，采用恒星天体光谱数据作为形式背景，实验验证了该算法的有效性．     

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。     

基于FCA的对象与属性交叉渐进的情感本体学习

提出了一种基于形式概念分析的渐进式情感本体学习的算法。该算法通过动态交叉添加对象和属性来生成概念格,从而从概念格当中抽取情感本体,最终实现情感本体的学习过程。给出了算法的描述,并结合实例说明了本体学习过程。     

区间概念格的纵向维护原理与算法

区间概念格是唯一能直接反映具备一定数量或比例的内涵中属性的对象集合的格结构。格结构是根据对象-属性的二元关系构造的,形式背景中的属性是时刻变化的,为使概念格能反映属性变化后的数据规律进而提取新的规则,提出了区间概念格的纵向维护算法。算法在分析了区间概念格的概念外延特点及结构特征后,给出了区间概念格在增加属性、删除属性两种情况下的维护算法,进而通过算法分析表明了维护较重构在时间与空间上的高效性,最终用实例表明了维护算法的可行性。     

构造概念格的权值优化改进算法

针对基于信息熵与偏差的加权概念格在合并加权概念子格时,所得多属性内涵集权值较其整体在形式背景中的实际权重偏大,权重取值阈值的设置受主观因素干扰导致合并后的概念格规模过大的问题,提出了一种构造概念格的权值优化改进算法.以多属性内涵集在形式背景中的整体信息熵来设置其权值;采用方差计算各概念结点属性内涵集权值的阈值区间,克服了主观意识对阈值设置的影响;通过剪除不满足阈值区间的冗余概念结点,缩小了构造概念格的整体规模,减少了构造概念格的时间消耗.实验结果表明:对比基于信息熵与偏差的加权概念格减少了9.87％的冗余结点,构造整体概念格的时间消耗减少了7.36％,有效提高了加权概念格的构造效率.     

概念格的内涵缩减研究

利用概念格作为属性约简的数据模型,对概念格上的父子关系和内涵属性来源进行了分析:在概念格中任意若干个概念如果存在共同的子概念,那么只存在一个共同的子概念;概念的属性有两种来源,其一是继承的父节点的属性,其二是概念细化过程中增加的属性。相应地提出了两条内涵缩减的规则:如果一个节点只有一个父节点,那么其内涵缩减来源于它的内涵与父节点内涵的差集;如果一个节点有两个或两个以上的父节点,那么其内涵缩减来源于任意两个父亲节点属性的并集。然后对两条规则进行了证明,并设计了计算内涵缩减的算法。     

基于最大模的概念格属性约简算法

为了更加有效地对概念格中的属性进行约简,提出了一种基于属性最大模的概念格属性约简算法.根据形式背景中存在相同的属性列,对形式背景中的属性集合进行划分分类,并给出了一种新的属性特征识别方法.在此基础上,根据属性最大模之间的支配序性质,给出了基于最大模的概念格属性约简定理,揭示了属性最大模与属性特征的关系,并提出了一个算法.最后,通过一个实例表明了该算法的可行性与有效性.     

n阶形式背景核的构造算法

基于n阶形式背景核的概念格同构生成是一种新的概念格获取方法.其中n阶形式背景核的构造是基础.根据n阶形式背景核的概念,提出了n阶形式背景核的基本算法,并通过限制冗余形式背景的生成,对算法进行了改进.最后经过实验,验证了改进算法相对基本算法效率更高.     

基于互关联后继树的概念格构造算法

概念格是知识工程中一个重要的知识表达工具，同时也是形式概念分析的核心．目前已出现了许多有效的概念格构造算法．提出了一个基于互关联后继树的概念格构造算法，以扩展的互关联后继树为数据模型，通过对树的搜索和相关判定定理完成所有形式概念的生成．分析了算法的性能，并做出相关结论．