基于三支概念格合并的决策背景规则提取

作为当前形式概念分析领域的研究热点,利用三支概念格可以实现更为有效的决策分析。该文在现有基于属性导出三支概念格的规则提取基础上,研究了基于对象导出三支概念格的规则提取,并与经典概念格及属性导出三支概念格下的规则提取进行了比较。然后通过对象导出三支概念格和属性导出三支概念格的合并,定义了对象/属性导出合并三支概念格,并提出了相应的规则提取算法。理论分析和实例结果表明,对象导出三支概念格和属性导出三支概念格的合并进一步改善了生成规则的质量。     

基于粒计算的不完备决策表规则提取算法

为从不完备决策表中获取最简决策规则,在研究粒计算理论的基础上,提出了一种基于粒计算的决策规则提取算法.该算法利用粒计算的方法对由同一决策表所生成的粒库,从不同的角度和多个层次进行研究,尝试从较低阶的粒库中提取出尽可能多的具有一定规则覆盖度与置信度的简洁规则.实例验证表明,算法能有效地获取最简决策规则,为不完备决策表的最简规则获取提出了一种新方法.     

基于粒计算的规则发现研究

主要对粒计算在规则发现中的应用进行了研究。数据挖掘中的规则发现已经有了许多方法，例如Roughsel理论。粒计算和Roughset理论有很多的关联，将这两者结合起来应用是一个很有意义的研究。文中先介绍粒及粒计算的基本性质，接着对粒计算和Roughset理论两者进行了一定的比较，最后对粒计算在规则发现中的应用进行了讨论研究。     

基于形式背景的属性约简关系

基于形式背景,提出面向属性的概念格的粒协调集及粒约简的概念,给出面向属性的粒协调集判定定理,并借助区分属性给出面向属性的粒约简计算方法,讨论了形式背景的粒约简、面向属性的粒约简以及分类约简之间的关系,证明了面向属性的粒协调集都是分类协调集。最后以实例说明相关约简的计算方法。     

粒计算规则生成模型

提出了一种粒计算规则生成模型GrCRule.该模型以最优粒化为基础来构造粒的最优划分,避免了决策树方法必需使用同一属性的所有属性值对来构造划分的局限.通过仿真实验说明,该模型能够得到比决策树方法更精简的规则集以及更强的泛化能力.     

基于粒描述的模糊关联规则获取

规则获取的研究已经十分深入,但极少关注包含不确定信息的规则获取.然而,不确定性在实际应用中广泛存在,如何有效地获取包含不确定性的规则尚未解决.为此,本文提出了一种基于粒描述的模糊规则获取方法.首先,建立模糊形式背景刻画不确定性数据,提出基于模糊概念的粒描述获取方法.其次,定义模糊规则的支持度和置信度,并利用粒的最简描述获取模糊形式背景的最简模糊规则.最后,探讨对象数量、属性数量以及填充因子对关联规则规模的影响.实验结果表明增加属性的数量能够大幅度增大模糊关联规则的规模,增加对象数量与填充因子也能够增大模糊关联规则的规模,但幅度远小于增加属性带来的影响.     

基于粒计算的概念聚类算法

背景知识的合理利用可以降低聚类结果和先验知识之间存在的不协调性,提高聚类效果。从粒计算的原理出发,利用背景知识,证明了粒的负关联保持性,将"细"粒度层次上的背景知识扩展到"粗"的粒度层次上。从较"粗"的粒度层次上考察问题,降低了搜索空间,提高了求解速度,并据此提出了基于粒计算原理的概念聚类算法CO-GrC算法。最后,通过实验证明该算法提高了时间效率,验证了算法的有效性。     

基于粒计算的多属性群决策分析

通过仿生人脑智慧性思维,提出了基于粒计算的多属性群决策求解思路.首先给出了粒计算结构模型的数学刻画,而后为细致描述单个决策人对决策问题在粒层间的往返思考,给出了相对意义下的粒信息熵度量,并通过定义“粒划分匹配率”和“粒划分覆盖率”,实现基于相似关系阈值进行单个决策人独立思考下的粒层搜索寻优计算.最终寻优结果体现于该决策人理解思维下的特征属性集权重向量值上.最后基于各个决策人思考粒层下的权重向量值,通过非线性优化模型的求解,在粒层间予以再次平衡寻优求解,获得决策群体一致认可的特征属性集最优权重向量值,实现对多属性群决策问题的一体化合理求解.仿真实例验证了本文方法的可行性和优越性.     

基于粒计算的图像处理应用研究

粒计算是一种对事物的处理方法和思想,它具有层次化的结构,已在许多领域中得到应用。对图像的处理是多媒体技术、信息处理技术应用的一个重要因素,利用粒计算的思想进行图像的处理有其理论依据和应用意义。本文在学习和研究粒计算基本结构的基础上,将其应用于图像编码和识别中。     

多源形式背景的信息融合

多源数据的知识发现是当今大数据分析领域中的重要课题。文章研究多源形式背景的信息融合方法。借助剩余格理论提出了一种将多源同域形式背景融合为一个 L 模糊形式背景的方法;刻画了融合形式背景中的 L 模糊概念与相应的单源形式背景中的形式概念之间的关系,给出了形式概念之间的相互诱导方法。     

基于形式概念的知识模型及其性质

基于形式概念分析理论以及Galois连接对概念与概念之间的关联和演化进行形式化描述,构造了以形式概念射族为基本单元的概念空间,以及蕴含概念之间互操作规则和逻辑的环境空间,证明了环境空间的完备性,并研究了概念空间的基本性质。该理论为以概念为核心的复杂系统的演化分析及本体工程中知识演化研究提供了参考。     

社团挖掘的粒计算方法研究

挖掘社会网络中的社团结构是当今一个非常有挑战性和发展潜力的研究领域。粒计算理论具有模拟了人类思考和解决问题方式的一种智能信息处理模型,它通过将问题进行粒化成具有不同粒度大小的粒度空间上,以简化问题的求解。借助粒计算思想,改进了对结点之间的紧密关系的度量方法。基于粗糙集模型的粒计算方法给出了覆盖粒和覆盖粒度空间等概念,提出一种基于粒计算方法的社团挖掘数据模型,得到几个相关性质,并设计相应的基于粒计算社团结构挖掘方法,即将社团挖掘问题转换成在覆盖粒度空间上的粒度转换问题。通过实例在3个标准测试数据集上测试,并对比试验结果,表明所提出的方法是有效的。     

基于形式概念分析的中医辩证可视化方法

计算机辅助中医辩证研究是一个热点，但是目前尚缺乏一种标准的数学语言用于描述辩证的体系架构。本文提出了一种基于形式概念分析的可视化方法，这种方法将证和证素定义为对象与属性并将它们的概念和层次关系数学化，最后利用概念格将其可视化。最后通过一个实例初步说明了将形式概念分析应用于计算机辅助中医辨证体系研究是可行的。     

A fuzzy formal concept analysis based approach for business component identification

Identifying business components is the basis of component-based software engineering.Many approaches,including cluster analysis and concept analysis,have been proposed to identify components from busin...     

一种基于动态词典和三支决策的情感分析方法

提出了一种新的特征提取方式,与三支决策思想相结合,运用在文本情感分析中,以提高分类器的效率。根据训练集合创建动态情感词典,然后根据情感词典提取文本的抽象特征,形成特征矩阵。在分类过程中,如果分类器对于目标文本的所属分类确信程度不够高,那么分类器会利用三支决策的思想,将文本置于边界域中,等待别的处理方法。实验结果表明,在英文影评数据集上,基于动态词典的特征提取方法可以取得更好的分类准确率,而且三支决策规则可将一些样例放入边界域,提高了分类准确率。     

一种基于概念格的用户兴趣预测方法

传统协作过滤方法将用户所有属性不加区分地用于计算相似度寻找最近邻,推荐效果不太理想。本文提出了一种基于概念格的用户兴趣预测算法。首先,从用户访问日志中抽取用户资源访问的形式背景,构建该形式背景的概念格;其次,选择合适的滑动窗口来限定用户的当前访问内容,据此识别出用户当前的独立偏好;最后分别计算独立偏好对待排序文档的推荐效用,通过加权计算用户当前所有兴趣所反映的个性化资源偏好,进行用户兴趣预测。该方法分析了传统方法中没有考虑的文档独立性,从而有效地识别和划分用户偏好,符合用户之间仅仅在某一方面或者某一兴趣上相似、而并非所有兴趣都相似这一特点。实验采用真实的日志数据。结果表明:该方法能够有效地实现资源推荐,且可以减轻传统协作过滤方法的冷启动问题。     

基于决策机理与支持向量机的车辆换道决策模型

驾驶决策机制是保障自动驾驶车辆驾驶安全的关键技术,而换道研究是其重要课题. 然而,在复杂的动态环境下行驶时,使智能车辆做出安全、符合要求的换道决策仍然是一个难点. 为此,首先分析了车辆自由换道的影响因素,采用传统的数理模型建立了基于换道收益、安全和必要性的车辆换道规则模型. 其次,针对在不同的驾驶工况换道决策考虑的因素不同,提出从基于物理状态的特征、基于交互感知的特征以及基于道路结构的特征三个方面提取决策变量,使换道模型决策时考虑的因素更加全面. 然后,针对自由换道决策过程中存在的多参数和非线性问题,提出了基于贝叶斯优化算法（BOA）的支持向量机（SVM）决策模型. 最后,所提出的模型在NGSIM数据集上进行验证,对比试验表明:建立的BOA Gaussian-SVM模型具有较高的综合预测性能,对换道行为的识别准确率可达到92.97%,超越了其他模型并远高于规则模型. 同时在Airsim平台上进行了仿真实验,实验结果进一步证明了BOA Gaussian-SVM决策模型的有效性,说明此模型可进一步应用到自动驾驶和辅助驾驶系统开发中.     

系统分析的业务外包决策模型

针对业务外包决策这一复杂系统问题,采用系统分析的方法,从经济学与战略管理学两个角度对企业核心活动进行了界定,指出企业核心活动具有集中性和独特性特点,集中性包括功能交叉、产品交叉和业务交叉,独特性包括价值性、稀缺性、不可模仿性、不可替代性和可延伸性.在此基础上,建立了识别企业核心活动的二维决策矩阵模型,给出评价准则.最后,通过一个制造企业的业务外包决策例证,说明该业务外包决策模型的科学性和有效性.     

基于灰色聚类决策的企业员工的招聘与选拔分析

传统的企业在员工的招聘与选拔中存在很大的主观性和随意性,本文为了给企业提供一种科学的的人才选拔方式,以灰色聚类决策理论为基础,按照多个不同的决策指标对不同的决策对象进行综合评价,以确定决策对象是否满足给定的取舍准则,最后经过实例也验证了该分析方法在企业员工招聘与管理中的适用性.