| 基于概念格的不完备信息系统最简规则提取算法 |
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| 作者姓名： | 陈泽华 宋波 闫继雄 柴晶 |
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| 作者单位： | 太原理工大学大数据学院,太原,030024;太原理工大学信息工程学院,太原,030024 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61402319,61403273);山西省自然科学基金项目(2014021022-4). |
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| 摘 要： | 概念格是以概念为元素的偏序集,通常可以对形式背景描述的完备信息系统进行分析和处理,然而在多数情况下信息系统是不完备的,粗糙集理论是一种刻画不完整、不确定性问题的有效方法.针对此问题,从粗糙集的角度出发,基于概念格理论定义一种描述不完备信息系统的增广形式背景,在此基础上,定义并讨论极概念和极概念格及其相关性质,进而提出增广形式背景的极概念生成算法.为了获得更加简洁的决策规则,同时提出一种新的无冗余属性的决策规则获取算法.通过实例计算和UCI数据集的对比实验,表明了所提出算法的可行性和有效性,特别地,当信息系统完备时极概念将退化为经典的概念.
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| 关 键 词： | 概念格 粗糙集 不完备信息系统 极概念 极概念格 规则提取 |
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