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。     

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。     

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。     

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。     

网格资源模糊格模型及其算法研究*

在研究总结了现有成果的基础上,首次提出了模糊概念格和模糊概念trie树的网格资源管理策略,将形式概念分析理论和网格资源管理技术进行了有机结合.给出了网格、资源的形式概念定义,建立了网格资源阈值模糊概念格模型.在阈值模糊概念格模型基础上,利用形式概念分析方法构造了网格资源模糊概念的外延trie树和内涵trie树,并给出了树的生成和资源与服务检索算法.实验和应用实例表明,这种资源组织方式是可行的和有效的.     

一种基于概念格胶合的模糊本体合并方法

为了解决本体异构问题,实现本体资源的共享和重用,需要进行本体集成。本体合并是集成的一种方式。本体对概念外延和内涵揭示得不够,对概念的表达深度不够。形式概念分析可以很好地表示和处理概念以及概念之间的关系,但是在语言表达和推理等方面还很不足,因此需要将它们结合起来表达和处理知识,提高语义表达能力。提出了一种基于模糊概念格胶合的模糊本体合并方法,为模糊本体集成提供了一种新的方法。     

基于同层节点集划分的模糊概念格并行构造算法

形式概念分析理论在诸多计算机领域得到广泛应用。模糊概念格的构造仍是其在应用过程中的一个主要问题。为提高模糊概念格的构造效率,对串行算法进行并行化改造,提出模糊概念格的并行构造算法。该算法对节点进行层次划分,给出了同层节点的定义,得出同层节点构造任务相互独立的重要性质,并引入映射函数简化搜索空间的遍历,提高搜索模糊概念格的效率,并行构造模糊概念格,达到了提高构造效率的目的。实验表明该算法在面对大规模的构造任务时,具有良好的性能。     

一种新的网格资源模型研究

提出了模糊概念格和模糊概念Trie树的网格资源模型，将形式概念分析理论和网格资源管理技术进行了有机地结合。给出了网格、资源的形式概念定义，构造了网格资源模糊概念格。利用形式概念分析方法，生成了网格资源模糊概念的外延Trie树和内涵Trie树，并给出了树的生成和资源与服务检索算法。实验和实例表明，这种资源组织方式是可行和有效的。     

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。     

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.     

基于模糊概念格的语义Web服务匹配

针对不同本体领域语Web服务匹配问题,提出基于模糊概念格模型的语义Web服务匹配方法。将不同本体映射成统一形式背景,进而形成模糊概念格结构,最后在模糊概念格结构的基础上,提出了服务的相似度计算方法。实验结果表明该服务匹配方法的有效性。     

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。     

形式背景的蕴涵规则提取算法

对形式概念分析中如何从概念格提取出形式背景的完备的无冗余的蕴涵规则集进行了研究,从数学理论上证明了通过求出的概念格中的每个概念的真内涵缩减集可以得到形式背景的完备的蕴涵规则集,提出了如何再去除其中的冗余蕴涵得到形式背景的完备的无冗余的蕴涵集合的方法并从数学理论上证明了该方法的正确性,给出了一个从概念格得到形式背景的完备的无冗余的蕴涵规则集的算法。     

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。     

Concept analysis via rough set and AFS algebra

Formal concept analysis (FCA) was originally proposed by Wille (1982), which is an important theory for data analysis and knowledge discovery. AFS (axiomatic fuzzy set) algebra was proposed by Liu [X. Liu, The fuzzy theory based on AFS algebras and AFS structure, Journal of Mathematical Analysis and Applications 217 (1998) 459–478; X. Liu, The topology on AFS algebra and AFS structure, Journal of Mathematical Analysis and Applications 217 (1998) 479–489], which is a semantic methodology relating to the fuzzy theory. Combining above two theories, we propose AFS formal concept, which can be viewed as the generalization and development of monotone concept proposed by Deogun and Saquer (2003). Moreover, we show that the set of all AFS formal concepts forms a complete lattice. AFS formal concept can be applied to represent the logic operations of queries in information retrieval. Furthermore, we give an approach to find the AFS formal concepts whose intents (extents) approximate any element of AFS algebra by virtue of rough set theory.