一种基于云模型的决策表连续属性离散化方法

传统Rough集理论只能处理离散属性,所以在对决策表进行处理之前,必须对决策表中的连续属性进行离散化.本文提出了一种基于云模型的、领域独立的决策表连续属性离散化方法,尤其适合大数据量的情形.该方法首先根据数据的实际分布,利用云变换将连续属性的定义域划分为多个基于云的定性概念,然后利用决策表不确定性程度的反馈信息合并相邻的定性概念.这种离散化方法是一种软划分,更加符合实际的数据分布和人的思维方式另外通过合并相邻的定性概念,能够有效提高信息系统中信息的粒度,从而提高所挖掘规则的统计意义和预测强度.     

基于柔性逻辑的区分矩阵属性约简算法

传统的基于区分矩阵的属性约简算法只能处理离散数据,而绝大部分数据既包含离散属性又包含连续属性.针对这一问题,本文使用一种可以对离散数据和连续数据进行统一处理的方法.该方法利用柔性逻辑等价关系替代原来的不可分辨关系,简化了传统算法中的离散化过程,提高了算法效率.实验表明,与传统的算法相比,改进后算法省略了离散化这一过程,可以对离散数据和连续数据统一进行处理.     

在连续框架下利用拓扑特征增强的体数据可视化

传统体绘制方法难以清晰地展现体数据的内部结构,本文提出了基于连续框架的利用数据拓扑特征增强体绘制的新方法.该方法首先利用7方向box样条拟插值对离散数据进行连续重建,然后通过求解多项式系统得到数据场中的特征点分布;从鞍点出发可以在连续模型上计算出鞍极曲线,本文提出以鞍极曲线长度给特征点值分布加权得到含权特征点直方图,并依据直方图信息重新设计体绘制的传输函数来增强体绘制.实验结果表明,与离散框架的方法相比,文中方法更加简单可靠,且可视化结果具有更好的平滑性,能清晰地反映体数据内部的细微结构.     

互联网B端背景下信息可视化图表的交互设计研究

信息可视化图表越来越多地应用在互联网B端项目中，信息可视化通过视觉化的处理将大量抽象、复杂的信息数据用图形、图表等具体的形式表达出来。图表作为信息可视化设计中一种主要的可视化形式，既是展示数据的过程，也在引导受众接收数据和分析数据，如何让用户体验更好值得研究。本文主要以信息可视化图表设计为出发点，通过案例分析，从信息可视化图表类型、设计原则和视觉元素的选择等方面梳理互联网B端场景中信息可视化设计的特点，探讨更适合B端项目场景的信息可视化图表设计的方法。     

基于Java3D的地质资源的三维模拟

传统的地质勘测绘制方法是将地质资源数据绘制到平面图上,地质资源的三维可视化是目前的研究方向。本文利用Java3D开发包将地质资源数据绘制成三维图形。采用逐点插入法来实现大量的离散数据的三角网格化,以此实现三维图形的显示;并设计算法,在特定位置的显示剖面图。在此基础上开发了一个实用系统。     

基于倾斜摄影测量的矿产地形三维可视化建模研究

对矿产地形进行三维可视化建模,指导地质勘探,提出基于倾斜摄影测量的矿产地形三维可视化建模方法,采用倾斜摄影测量进行矿产地形的三维图形重建,提取矿产地形的三维边缘轮廓特征量,采用稀疏性的模板特征匹配方法进行矿产地形三维可视化的块匹配,构建矿产地形的边界分布轮廓线,采用不规则三角网重建方法进行矿产地形三维可视化图像的视觉重构,结合倾斜摄影测量方法实现对矿产地形的三维离散点数据重构,提高对矿产地形三维可视化建模的精度。仿真结果表明,采用该方法进行矿产地形三维可视化建模的精度较高,视觉重构效果较好。     

多量级应急数据无监督离散化方法研究

在对连续的多量级应急数据进行离散化时,采用传统无监督离散化方法难以找出量级变化点完成离散.提出一种针对多量级应急数据的无监督离散化方法.根据量级变化的差异性将离散数据由大到小排序,结合拟合函数和二阶导数计算得到准确的量级变化点作为数据截断点,将截断所得较大数据构成的离散类移出待离散数据集,不断重复上述操作直到待离散数据...     

基于最佳分类数和粗糙集的故障诊断方法

提出了一种基于最佳分类数和粗糙集理论的汽轮机轴系振动故障诊断方法。该方法利用模糊C均值聚类算法（FCM）把数据的连续属性离散化,以形成隶属度矩阵及属性分类数,根据隶属度矩阵及属性分类数进行划分系数和划分熵的有效性评判,最终找到连续属性的最佳分类数。然后根据最佳分类数对数据的连续属性进行实际的离散化,将离散化后形成的离散数据根据粗糙集理论,进行数据挖掘,得到诊断规则,有效提高了汽轮机轴系振动故障的诊断水平。     

三峡库区水质环境监测数据可视化表达方法研究

应用可视化理论和方法,将水环境数据转化为可进行交互分析的表格、图形、图像、地图等形式,以便于理解水环境中的现象、发现其内部规律。本文针对三峡工程水环境主题数据的特点,研究了该主题数据中典型的可视化表达方法,包括污染带可视化表达和水质评价可视化表达,其中分别提出了污染带二维污染物浓度沿程图和水质类别水银柱专题地图两种新的表达方法。     

基于LVQ神经网络的连续属性离散化方法

随着知识发现和数据挖掘的迅速发展,出现了很多的数据挖掘方法,这些方法很多都依赖于离散的数据,连续属性的离散化是数据分析预处理中的一项重要内容,在数据挖掘、机器学习等领域中具有重要作用。然而,在现实世界数据库中,存在着大量的连续值属性。因此,常常需要对连续值属性进行离散化本文利用LVQ神经网络能够找到连续属性断点的功能,提出了一种基于LVQ神经网络的离散化方法,从而实现了对连续属性的离散化。算法分析和实验证明,本算法是切实可行的。     

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。     

Formal concept analysis of higher order

The second-order formal context is a formal context such that its object and attribute sets are disjoint unions of object and attribute sets of external formal contexts. Every subset of object or attribute set will be evaluated from concept lattice of the corresponding external formal context. The paper provides a method how to compute such second-order formal concepts by using of bonds between external formal contexts or by using heterogeneous formal context methods. The last part of the paper shows how this structure generalizes homogeneous fuzzy formal context and its derivation operators.     

面向知识结构分析的模糊概念格模型

知识空间理论使用数学语言对学习者进行知识评价与学习指导, 属于数学心理学的研究范畴. 技能与问题是构成知识空间的两个基本要素, 深入研究两者之间的关系是知识状态刻画与知识结构分析的内在要求. 在当前的知识空间理论研究中, 没有明确建立技能与问题之间的双向映射, 从而难以提出直观概念意义下的知识结构分析模型, 也没有明确建立知识状态之间的偏序关系, 不利于刻画知识状态之间的差异, 更不利于规划学习者未来的学习路径. 此外, 现有的成果主要集中在经典的知识空间, 没有考虑实际问题中数据的不确定性. 为此, 将形式概念分析与模糊集引入知识空间理论, 建立面向知识结构分析的模糊概念格模型. 具体地, 分别建立知识空间与闭包空间的模糊概念格模型. 首先, 建立知识空间模糊概念格, 并通过任意两个概念的上确界证明所有概念的外延构成知识空间. 引入粒描述的思想定义技能诱导的问题原子粒, 由问题原子粒的组合判定一个问题组合是否是知识空间中的一个状态, 进而提出由问题组合获取知识空间模糊概念的方法. 其次, 建立闭包空间模糊概念格, 并通过任意两个概念的下确界证明所有概念的外延构成闭包空间. 类似地, 定义问题诱导的技能原子粒, 由技能原子粒的组合判定一个技能组合是否是闭包空间中某一知识状态所需的技能, 进而提出由技能组合获取闭包空间模糊概念的方法. 最后, 通过实验分析问题数量、技能数量、填充因子以及分析尺度对知识空间与闭包空间规模的影响. 结论表明知识空间模糊概念不同于现有的任何概念, 也不能从其他概念派生而来. 闭包空间模糊概念本质上是一种面向属性单边模糊概念. 在二值技能形式背景中, 知识空间与闭包空间中的状态具有一一对应关系, 但这种关系在模糊技能形式背景中并不成立.     

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。     

由蕴涵算子构造的一种模糊概念格

WilleR.提出的形式背景对象与属性之间具有明确的关系。但在实际生活中,人类认识的大量知识都是模糊的。因此研究对象与属性之间模糊的、不精确关系的模糊形式背景具有重要的意义。文章给出了在模糊形式背景下一种新的模糊概念的定义方式,讨论了它的性质,并给出了计算模糊概念的算法。最后给出了一个实例说明了在这种定义方式下形成的模糊概念格。     

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.     

启发式概念构造的组推荐方法

形式概念分析是形式背景的数据分析方法,已被引入推荐系统领域。概念格作为形式概念分析的有效工具,因其构造效率低下,所以难以应对电子商务中的大规模数据。为解决该问题,提出一种基于启发式概念构造的组推荐方法。首先,基于用户共同评分的项目,定义概念构造的启发式信息,实现概念的快速构造;同时利用内涵约束,在保证群组相似度的基础上,构造当前面积最大的概念,以包含更多的邻居用户;然后,在覆盖所有用户的概念集合上,统计项目在群组中的流行度,实现对群组用户的组推荐。在抽样数据集和MovieLens上,对比了该算法与两类不同的推荐算法。实验结果表明,在大规模数据下,该算法能在快速生成概念集合同时满足推荐需要。     

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.     

一种基于模糊聚类的模糊本体生成方法

本文研究了一种从模糊背景生成模糊本体的方法。模糊本体由以下几部分组成,分别是：模糊形式概念分析、模糊概念聚类及模糊本体生成。首先,模糊形式概念分析将模糊逻辑嵌入形式概念分析以构成模糊概念格。其次,模糊概念聚类从模糊概念格构造概念层次。最后,模糊本体生成部分从概念层次生成模糊本体。     

基于内涵模糊概念格的汽车评价知识发现方法研究

为了有效利用汽车评论数据,参照已建立的汽车评价本体,从文本中抽取评价搭配对,提出基于五元组的对象评价度量,从而获取汽车评价模糊形式背景。在模糊形式背景中,定义了内涵模糊概念和内涵模糊概念格。设计了模糊形式背景和内涵模糊概念格构建算法,并以实例对如何基于内涵模糊概念格进行知识发现予以讨论。