概念格中多层次的属性约简理论

提出了形式背景的子概念格及形式背景关于概念、子概念格(包括概念格)的属性约简概念;定义了概念、子概念格(包括概念格)的特征函数,并以此为基础提出了属性约简定理,得出了具体的属性约简方法,同时研究了不同约简下属性间的关系,进一步完善了概念格属性约简理论,也为概念格用于数据处理及知识发现提供了新的工具.     

基于最大模的概念格属性约简算法

为了更加有效地对概念格中的属性进行约简,提出了一种基于属性最大模的概念格属性约简算法.根据形式背景中存在相同的属性列,对形式背景中的属性集合进行划分分类,并给出了一种新的属性特征识别方法.在此基础上,根据属性最大模之间的支配序性质,给出了基于最大模的概念格属性约简定理,揭示了属性最大模与属性特征的关系,并提出了一个算法.最后,通过一个实例表明了该算法的可行性与有效性.     

概念格的属性约简与属性特征

主要研究了基于不可约元的概念格的属性约简以及属性约简集的构造。首先给出了概念格中不可约元的判定方法。基于交不可约元,提出了一种概念格的属性约简方法。分析了对概念格的属性约简起不同作用的属性特征,并分别得到了不同类型属性的充分必要条件。最后,利用属性特征讨论了属性约简集的构造。     

基于概念格的多层属性约简方法

属性约简是粗糙集理论中的核心问题之一,概念格是进行知识表示和数据分析的一种有效工具。文中利用概念格作为约简工具,给出基于概念格的多层属性约简算法,提出相融可辨概念、相融等价概念、亏n级等概念,研究内涵亏值对分类能力变化产生的影响,给出概念格中形式背景约简的判定定理。文中算法能完备地求出所有可约简的最大属性集合,从而为概念格中属性约简提供一种有效方法。最后,通过实例分析和实验对比说明该约简算法的可行性与有效性。     

基于形式背景的概念格约简及其修复

根据概念格构造所依赖的形式背景,定义对象的属性空间和属性的对象空间,分别对形式背景进行对象约简和属性约简,在约简过程中采取全约简、交约简和并约简3种约简方法,并基于约简形式背景建立约简概念格。针对各约简方法的不同提出约简概念格的不同修复方法,从而得到完整的概念格。该方法简单易行,具有很强的规则性。实例表明,对于一个较复杂的形式背景,按对象和属性总数的38%进行约简,运算效率可提高83.3%。     

一种基于概念格属性约简的本体合并方法

提出一种基于概念格属性约简的本体合并方法。该方法先对源本体中的概念进行外延和内涵的分析,以此为形式背景构造概念格。对所构造的概念格进行属性约简,删除本体合并中的冗余信息,约简绝对不必要属性,以最少的信息精确地反映概念格及本体的本质和结构。最后通过实例分析此方法的可行性。     

分布式概念格的属性约简研究

概念格的属性约简是形式化概念分析理论的重要研究内容之一,传统的格属性约简方法主要是针对非分布式环境下单个形式背景的,而随着数据分布存储和处理的广泛应用,研究基于分布式环境下概念格的属性约简具有重要的意义.为此,提出属性的超集和确定集的概念,刻画了形式背景中不同类型属性的局部特征与全局特征,推导出属性约简的判定定理;在此基础上,给出计算分布式环境下概念格属性约简的ADSCL和DRCL算法.ADSCL算法用于计算属性的超集和最小确定集,这些约简信息将作为DRCL算法的输入,以计算得到全局形式背景的约简.理论分析和实验结果表明,该算法是有放可行的.     

基于并不可约元的面向对象概念格的属性约简

概念格的属性约简是知识处理的重要研究问题之一。提出了一种面向对象概念格的属性约简方法。首先介绍了求面向对象概念格中并不可约元的方法,进而给出了面向对象概念格的并不可约元的外延集与面向对象概念格的协调集和约简集之间的关系,在此基础上,给出面向对象概念格的属性特征、并不可约元的外延集、属性等价类三者间的关系,最后利用这三者间的关系给出了面向对象概念格的约简集的构造。     

概念格属性约简的启发式算法

概念格是知识处理与分析的一个有力的工具,在知识约简和数据挖掘方面有着重要的应用。该文首先从概念外延的角度研究了合理刻画属性重要性的指标,并给出了概念格属性约简的判定定理,然后以这些指标作为启发式信息设计了一种新颖的概念格启发式属性约简算法,最后通过实例表明了该约简算法的可行性与有效性。     

概念格与粗糙集的数据分析方法研究

概念格和粗糙集是数据挖掘中对数据进行分析与处理的两个有力工具,它们在数据分析方面有相似之处.通过运用概念格刻画粗糙集的一些概念与性质给二者建立了联系.指出了概念格每个结点都是粗糙集中一个等价类,并借鉴粗糙集的思想,提出了在概念格中进行概念近似的方法.同时使用概念格中的概念重新描述了粗糙集的上下近似,最后通过事例将粗糙集中改进的区分矩阵运用于概念格中的属性约简,从而减少了区别矩阵的存储空间,并同时减少了区别矩阵的计算量,真正从一定意义上结合了二者的优点.     

F-粗糙集视角的概念漂移与属性约简

概念漂移探测是数据流挖掘具有挑战意义的研究难点,属性约简是粗糙集理论的研究核心.从概念漂移的角度研究了粗糙集理论的属性约简,从粗糙集属性约简的角度研究了概念漂移,将概念漂移和属性约简进行分析比较,指出了它们之间的区别和联系.提出了基于属性依赖度和条件熵的概念漂移探测准则,并将两种常用的概念漂移探测准则与属性依赖度、条件熵探测准则进行了比较.属性依赖度和条件熵兼具分类准确率的可实验检验和联合概率分布可进行理论分析的优点,还可以进行属性约简（或特征选择）.实验结果显示,属性依赖度、条件熵和分类准确率都能有效地探测概念漂移,但是,与分类准确率相比,属性依赖度和条件熵在探测概念漂移时可以增加可重用性,减少工作量.属性约简和概念漂移之间关系的研究为属性约简、概念漂移的研究提供了新方法,为粗糙集、粒计算进一步融入大数据时代潮流提供了新思路.     

变精度粗糙集的属性核和最小属性约简算法

文中深入研究了变精度粗糙集的属性约简问题,给出了3种属性约简的概念,针对不同概念的属性约简,分别提出了两种不同的求解变精度粗糙集最小属性约简算法:基于容差矩阵和属性核的最小约简.提出了变精度粗糙集的属性核思想,对其进行了形式化描述,说明了变精度粗糙集的属性核真正具备了核的本质特征,从而更深层地提出了基于属性核的启发式约简以求解最小约简.理论分析和实例表明,所提出的两种最小约简算法可以减小属性约简的搜索空间,提高约简的效率,使得变精度粗糙集的属性约简具有了实用性.     

基于可分辨关系的知识约简

为寻求求解约简的有效方法,从而有效处理大规模数据,并减少后续挖掘算法在时间和空间上的压力,基于粗糙集理论提出可分辨关系的概念,并在此基础上定义对象差异矩阵、分辨约简集和分辨核心集等概念,证明划分约简这一传统知识约简与分辨约简的一致性,讨论其他概念间的关系,并给出相关的定理和等价命题。通过理论论证和示例分析,可以获知基于可分辨关系的属性约简的有效性和可 行性。     

概念格的内涵缩减研究

利用概念格作为属性约简的数据模型,对概念格上的父子关系和内涵属性来源进行了分析:在概念格中任意若干个概念如果存在共同的子概念,那么只存在一个共同的子概念;概念的属性有两种来源,其一是继承的父节点的属性,其二是概念细化过程中增加的属性。相应地提出了两条内涵缩减的规则:如果一个节点只有一个父节点,那么其内涵缩减来源于它的内涵与父节点内涵的差集;如果一个节点有两个或两个以上的父节点,那么其内涵缩减来源于任意两个父亲节点属性的并集。然后对两条规则进行了证明,并设计了计算内涵缩减的算法。     

数字地球:知识经济时代的地球信息化载体——背景、概念、支撑技术、应用述评

数字地球是１９８９～１９９９ 年媒体介绍较多和国内知识界、科技界关注较多的一个新概念。在分析文献的基础上,对提出数字地球的政治、科技、经济背景,数字地球的概念,数字地球的支撑技术及其应用进行了综述,并综合了国内专家对发展中国数字地球的必要性、可行性及有关发展战略的意见;最后,提出了发展中国数字地球过程中应注意解决的问题     

一种新的用于连续值属性离散化的约简算法

针对在Nguyen和Skowron的离散化算法中进行启发式约简时会出现某些属性不能进行离散化问题，以及在无核数据集中启发式约简算法计算量比较大等问题，在粗糙集理论和属性频率函数的基础上给出一个新概念－候选核，并提出一种新的用于连续值属性离散化的约简算法－基于候选核的启发式约简算法（简称BCC）。该算法可以寻找到能对所有属性进行离散化的约简，实验表明，所提出的BCC算法能提高大数据集的离散化效果。     

Rough集在软件测试用例选择中的应用

文中首先阐述了软件测试相关的基本概念,然后介绍了粗糙集理论基本概念和基于粗糙集理论的数据约简。并将粗糙集数据约简方法引入到软件测试用例的选择中,在保证不降低测试效果的同时减少了测试用例的属性个数,从而达到了优化测试用例的目的。