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.     

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。     

基于二元关系消减的概念格维护算法

针对有限空间下如何快速维护概念格的问题,提出一种消减形式背景中冗余二元关系的概念格维护算法。传统的算法删除冗余关系后需要重新构造概念格,这种方式较为费时。而所提算法能够在原始概念格的基础上直接调整得到新概念格的方法,可以处理任意位置的二元关系消减的情况。它采用自底向上广度优先方式遍历格节点,首先根据当前节点是否同时包含冗余关系对象和冗余关系属性,将当前节点分为受影响的节点和不变节点;然后根据当前节点与父子节点的外延和内涵的关系,再将受影响的节点细分为4类,即减对象节点、减属性节点、分割节点、删除节点;最后根据父子节点的类型更新边。实验结果表明,在一定程度上与传统算法相比,所提算法能够获得更好的时间性能。     

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.     

分层概念格的上卷和下钻构造算法

当形式背景中的某些属性可以分解为若干子属性时,构建分层概念格模型,讨论原形式背景的概念格和分层形式背景的分层概念格之间的联系.提出由下层概念构造上层概念的上卷构造算法和由上层概念构造下层概念的下钻构造算法.实验表明,采用分层概念格模型可以建模复杂属性数据,分层概念格上卷构造算法和下钻构造算法可以提高构建概念格的效率.     

基于剪枝的约束概念格的渐进式构造算法

约束概念格是数据分析的一种有效工具,在其构造的过程中,大量的内涵之间比较操作是导致格的构造效率低下的主要原因之一。采用剪枝技术来消除构造过程中存在的冗余内涵比较,给出约束概念格渐进式构造算法PCCL。该算法利用父子节点内涵的严格单调关系,自顶向下扫描格节点,减少了新增对象属性集与原概念格节点内涵的比较次数,从而提高了约束概念格的构造效率。最后以天体光谱数据作为形式背景,实验验证了PCCL算法的正确性,且构造效率平均提高了15%以上。     

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.     

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.