图像情感本体背景下的模糊概念格生成及维护算法

从算法的角度,阐述将FCA的核心——概念格,应用于以图像底层特征为外延、VAD心情空间中的情感分类为内涵所构成的模糊形式背景中,给出了基于图像情感本体的模糊概念格的基本概念,根据模糊形式背景构建并维护相应模糊概念格,提出了今后的研究方向,为同课题组的其他研究提供支持。     

变精度对偶概念格的构造及其性质

形式概念分析作为进行数据分析的有效工具,吸引了世界各地研究者的关注。由于二值形式背景的局限性,人们将模糊集引入形式概念分析。但是模糊形式背景生成的模糊概念数量庞大。讨论了基于模糊形式背景的模糊对偶概念格的概念约简,构造出了模糊对偶概念格的三种变精度概念格,讨论了它们的关系。结果表明每一种变精度概念格都保留了模糊对偶概念格中相对重要的概念。变精度对偶概念格的概念数量远远少于模糊对偶概念格的概念数。     

模糊概念格在知识发现中的应用研究

概念格是一种优良的形式化分析工具,已经广泛应用于知识发现和数据挖掘中。在大量研究中概念格基于精确的形式背景,即二值背景,而在实际中,形式背景中的信息往往是模糊、不确定的。本文将“模糊”引入概念格,定义了属性模糊概念格和其上的截运算,在概念格结点级上定义了两模糊参数α和δ,提出了从模糊概念格提取不确定规则、计算规则支持度、置信度的原则、方法,并给出了一个实例。     

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。     

变精度对象概念格的构造及其性质

讨论了基于模糊形式背景的模糊对象概念格的概念约简,构造出了模糊对象概念格的3种变精度概念格,即经典一模糊、模糊一经典、经典一经典变精度对象概念格,并讨论了它们的性质及相互关系。结果表明,变精度对象概念格的概念数量远远少于模糊对象概念格的概念数,而且每一种变精度概念格都保留了模糊对象概念格中相对重要的概念。     

三支决策视角下概念格的分析和比较*

基于概念的构造和形式背景的构成,文中从三支决策的视角探究不同概念格之间的内在联系,分别对比不完备形式背景和经典形式背景中的概念格及直觉模糊形式背景和模糊形式背景中的概念格,展现三支决策在概念格理论中的重要价值.通过对比可以看出,相比经典形式背景和模糊形式背景中的概念格,不完备形式背景和直觉模糊形式背景中的概念格体现三支决策思想,具有数据存储所占空间更小,属性约简更简洁等优势.     

模糊描述逻辑系统L-ALCN中的形式概念格

该文首先简单介绍格值模糊描述逻辑系统L—ALCN的语法和语义,介绍形式概念分析（FCA）的基本理论。把形式概念分析引入到模糊描述逻辑中,在国际上也是刚刚起步,尚不成熟。该文定义了模糊形式背景、模糊形式概念格,并证明了此概念格为完备格。     

一种基于模糊形式概念分析的模糊本体学习方法

模糊本体是语义网中处理模糊信息的重要工具,而模糊本体学习是构建模糊本体的一种有效方法,因此模糊本体学习已逐渐成为现今本体研究的热点。作为模糊本体的另一种图结构的表现形式,模糊概念格构造与演化的研究也渐渐引起人们的关注。模糊形式概念分析是一种基于模糊形式背景表示形式概念的新模型,是由模糊集理论与形式概念分析结合而成,其主要表现形式即是模糊概念格。这种模糊概念层次结构是数据分析及规则提取的有效工具,且支持概念间相似度的计算。提出一种基于模糊形式概念分析的模糊本体学习方法,意图从领域文档中获取模糊概念和模糊概念关系,并通过模糊形式概念分析,将其添加到源模糊本体转化的模糊概念格中,以完成模糊本体学习。     

模糊描述逻辑系统L-ALCN中的形式概念格

该文首先简单介绍格值模糊描述逻辑系统L-ALCN的语法和语义,介绍形式概念分析(FCA)的基本理论。把形式概念分析引入到模糊描述逻辑中,在国际上也是刚刚起步,尚不成熟。该文定义了模糊形式背景、模糊形式概念格,并证明了此概念格为完备格。     

基于约束的模糊概念格构造算法

一般的模糊概念格在构造过程中没有考虑用户的需求,用户对模糊概念格节点中一些属性集形成的内涵并不感兴趣。为了增强模糊概念格的针对性,降低模糊概念格构造的时空复杂性,构造满足用户需求的模糊概念格,首先将用户感兴趣的背景知识定义为约束条件,根据用户关心的属性间关系,将约束条件分为3类:单约束、与约束及或约束,并采用谓词公式表示,进而提出了基于约束的模糊概念格(Constrained Fuzzy Concept Lattice,CFCL)构造算法。该算法自底向上构造模糊概念格,利用模糊概念格父子节点内涵的单调关系,采用剪枝技术来减少构造过程中判断模糊概念是否满足约束的次数,提高了模糊概念格的构造效率。实验结果表明,该算法能够有效地减少模糊概念格的存储空间和构格时间。     

一种区间值模糊概念格构造方法研究

在区间值模糊形式背景基础上,定义截运算以简化概念格的构造,从而得到区间值模糊概念格.文中给出了区间值模糊概念格构造算法,结合实例进行说明,最后求出了对应的模糊概念格.     

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.     

一种模糊概念格快速构造方法及其计算机实现

摘 要 在模糊形式背景下,讨论了模糊概念的一种定义方式及其性质,并由此定义了模糊概念格。文中给出了模糊概念格构造算法,并结合实例求出所有模糊概念,得到了对应的模糊概念格。该方法快捷有效,具有实际应用价值。     

语言值直觉模糊概念格及其应用

人们经常用自然语言进行推理判断和决策,针对具有语言值信息的不确定问题,基于语言值直觉模糊代数和直觉模糊形式背景,提出了语言值直觉模糊形式背景并讨论了其相关性质,建立了语言值直觉模糊概念格.研究了语言值直觉模糊形式概念之间的贴近度,进一步给出语言值直觉模糊形式概念格之间的贴近度,进而提出了语言值直觉模糊概念格的模式识别方法,并将其应用到中医疾病诊断识别中,说明所提出方法的有效性和实用性.     

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。     

一种基于模糊概念相似度的模糊本体构建方法

研究了一种基于模糊概念相似度的模糊本体构建方法。对目标数据源进行模糊形式概念分析,构建模糊概念格,利用基于模糊概念相似度的概念聚类算法产生模糊概念聚类,并最终映射得到模糊本体。该方法对模糊概念的内涵及外延的相似度进行了全面的度量,并加入权重因子增强模糊聚类的可调节性。最后通过实例验证了该方法的可行性和有效性。