面向对象的多粒度形式概念分析

为进一步将粒计算思想引入到形式概念分析之中,在多粒度形式背景中研究了面向对象的形式概念,将已有的面向对象概念由单粒度拓展至多粒度情形。首先,在多粒度形式背景中,给出了不同粒度下概念的定义;其次,研究了在不同粗细粒度下,面向对象概念之间的内在联系;最后,证明了在不同粗细粒度下外延集相等的充分必要条件。所得结论为在多粒度形式背景中建立融合形式概念分析与粗糙集理论的数据分析模型提供了可能的框架。     

多粒度形式概念分析的介粒度标记方法

现有的多粒度标记形式背景将所有属性的粒度标记值通过多个单粒度标记形式背景的并置予以表示,这可能导致后续相关问题的研究主要集中于多个单粒度标记形式背景的知识发现及其相互关系,不利于挖掘多粒度标记形式背景的多层次知识.通过重构单粒度标记形式背景的属性粒度标记值,在多粒度标记形式背景中研究介粒度标记形式背景,使得知识发现不仅仅局限于数据采集或表示所形成的粗细粒度标记数据,还包括跨粒度重组数据的知识发现.首先,提出介粒度标记形式背景的概念,给出相应的语义解释;其次,讨论介粒度标记形式背景的泛化与特化,在此基础上证明所有介粒度标记形式背景在泛化-特化关系下构成一个完备格;然后,给出多粒度标记决策形式背景的介粒度知识发现方法,得到粗细介粒度标记形式背景之间的决策蕴涵诱导关系;最后,实验分析表明介粒度标记方法的有效性和优势所在.     

基于粒化的形式背景的概念格研究

将粒计算引入到形式背景分析中,并在确定算子与可能算子两种运算的基础上提出了确定-可能粒背景N-PGC（Necessi-ty-possibility granular context）算法。通过将属性、对象的相容粒经过确定算子与可能算子的运算得到的结果作为新背景的属性、对象,并分析了新背景与原始形式背景的概念格关系。     

一种粒度概念格模型及其构造方法研究

概念格构造的时间复杂度一直是影响其应用的主要因素。针对这个问题,提出了根据一个近似关系构造形式背景上的覆盖,进而依据用户参数选定一个覆盖分类集形成子形式背景的方法,给出了子形式背景对应的粒度概念格模型及其构造方法,证明了粒度概念格和原概念格之间的关系,通过子概念格的合并可以生成原概念格,通过实例说明了该方法的有效性。     

纵向合成背景的面向对象概念格属性约简

随着计算机网络的发展,多个形式背景分布存储在不同的网络节点,研究合成背景的属性约简就显得十分重要。提出了一种多背景纵向合成的面向对象概念格的属性约简方法,给出了面向对象概念格的属性近似算子真子集的定义,并给出了各子形式背景和合成形式背景的属性特征间的关系,在此基础上,给出了合成形式背景的属性近似算子真子集、子形式背景的属性近似算子真子集和属性等价类间的关系,并利用它们间的关系给出了合成背景的各种属性判别的充要条件,进而给出了合成背景属性约简的构造算法。     

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%。     

覆盖多粒度下的形式概念更新方法

多粒度形式概念分析是数据挖掘与知识发现的重要工具。文中研究了覆盖多粒度下的形式概念的粗化和细化更新方法。首先,举例说明了现有的概念粗化更新算法可能导致概念缺失,通过分析缺失概念的本质特征,对现有概念粗化算法进行补充,并证明了新算法的正确性。其次,举例说明了现有的概念细化更新算法可能会生成冗余概念,通过分析冗余细概念的内涵特性,对现有的概念细化更新算法进行了优化,并证明了新算法生成结果的无冗余性,具有更低的时间复杂度。最后,通过实验验证了所提算法的有效性。     

基于概念格的空间聚类方法

空间聚类一直是空间数据挖掘研究的热点之一。现有的聚类方法大都局限于根据空间位置来进行空间聚类的,忽略了空间对象的专题属性,从而导致空间聚类结果有时完全不符合人的空间认知,缺乏合理的解释。为此,综合考虑空间对象的位置和专题属性,提出了一种基于概念格的空间聚类（Concept Lattices BasedSpatial Cluster,CLBSC）方法。该方法通过构建多维专题属性的概念格,简化了空间聚类计算。最后,通过两组实验对CLBSC算法进行了验证分析,研究结果表明：所提出的CLBSC算法是一种具有高可靠性和抗噪性的空间聚类算法。     

气象服务形式概念分析模型研究

为了解决气象服务领域隐含知识难以发现、概念处理不够准确的问题,在形式概念分析理论指导下,给出气象服务领域知识发现和表示模型。以互联网联盟（W3C）OWL2描述逻辑本体知识库应用为背景,提出使用一阶谓词定义多值背景属性,利用布尔代数范式表达概念外延的逻辑等价关系,从而获得具有清晰层次关系的概念格,并映射为领域本体,实现了智能代理下领域知识表达。最后以公路交通气象服务和电力气象服务为例,阐述气象服务形式概念分析及实现过程。     

概念格在不完备形式背景中的知识获取模型

为了使概念格模型具有更强的数据处理能力,消除不完备信息带来的影响,针对经典概念格的局限性,本文将粗糙集中的粒化思维融入到概念格中。首先探讨了概念格视角下的信息粒化方法,然后提出了基于等价类和基于极大相容类的知识获取方法,最后给出了实例分析。这些方法一方面有助于概念格与粗糙集的融合,另一方面也为探索不完备形式背景的分析处理机制提供了有益思路。     

多粒度数据的区间形式概念分析方法

经典概念格和面向属性（对象）概念格都是形式概念分析中重要的数据结构，将区间集引入到这些概念格中，可以得到区间集概念格和面向属性（对象）区间集概念格。证明了面向属性区间集概念格与面向对象区间集概念格是反序同构的，将多粒度的思想引入到形式概念分析中，研究粒化前后区间集概念之间的关系；在多粒形式背景下，进一步研究了面向对象（属性）区间集概念之间的内在联系。     

形式概念分析在本体构建中的应用

随着信息共享和数据交换的范围不断扩大,语义数据集成成为数据库技术研究中的热点。本体作为共享概念的形式化说明,用于表达数据源的语义、识别和建立概念间的语义关联、达成语义一致,提供了语义异构问题的解决途径。传统的关系数据库由于具备技术成熟、应用广泛、数据管理能力强、数据安全程度高等特点,依然是数据存储的主要手段。然而,关系数据只表达了"属性/值"二元关系,不具备语义描述的能力,如何在关系数据中直接抽取数据的语义,构建本体,提炼丰富的语义信息,弥补关系数据表的缺陷,是一个重要的研究方向。文中探讨了运用形式概念分析的技术,结合数据库模式及其数据,构建本体的方法。在研究本体构建的基本方法基础上,论述了形式概念分析方法,并结合给定的数据库模式及其数据信息,演示了运用形式概念分析的方法构建本体的过程。     

形式概念分析在软件工程中的应用

随着现代软件工程的不断发展,软件开发的效率显得尤为重要。如何高效率地开发出满足各种不同用户需求的软件已成为当今软件工程开发中的热点。传统的软件开发由于过分地依赖于文档,其开发效率及其灵活性受到了很大的影响。文中描述了形式概念分析方法这种软件工程中新型的设计方法,用以发现一群类所表现出的共同或者重复的特征。这些共同特征将通过一种表现所有特征局部关系的格的形式,发现跟其相关的那些关联,进而更合理地安排软件开发的各项进度,提高软件开发的效率。文中也描述了形式概念分析方法在软件工程一些具体阶段的应用。     

一种基于模糊形式概念分析的程序聚类方法

程序聚类通过将与同一个需求或设计元素相关的代码单元聚集在一起来辅助程序理解及系统结构分析.其中,形式概念分析(FCA)是一类被广泛采用的程序聚类技术.然而现有基于FCA的程序聚类方法都是基于二值属性构建的,无法处理模糊信息.提出将模糊概念分析用于基于文本分析的程序聚类,提出了一种支持模糊信息的程序聚类方法.该方法包括模糊属性的采集过程以及相应的模糊概念格的构造算法.在此基础上,开发了一个半自动化的程序分析工具,并将其应用到一个商业软件分析中.初步的实验结果表明该方法能够有效地支持基于模糊特征的程序聚类,对于提高遗留系统的维护效率有明显的帮助.     

基于形式概念分析的约简数据立方体研究

数据立方体格和形式概念格比较研究表明,两者都基于序结构,并且采用形式概念分析理论(FCA)的等价特征组与数据立方体覆盖等价类对数据单元有相同的划分结果.将FCA与概念格理论引入数据立方体研究,首次提出聚集概念格(ACL)结构.ACL与一般概念格同构,能完整保存立方体中的所有聚集结果,实现与商立方体相同比例的约简.ACL结构仍比较复杂,在ACL基础上,又提出一种约简聚集概念格结构(RACL),该结构只存储非对象概念,而不是所有概念.RACL与基本表联合仍然是完整立方体结构,但能实现更大的约简.给出了ACL和RACL的高效的查询方法,并使用模拟数据和实际数据作了一些实验.理论和实验都表明RACL结构比现有方法更节省空间,同时查询效率也较高.     

基于形式概念分析的词义理解研究

探讨了形式概念分析在自然语言理解中的多义词分析及义素分析中的应用。在对多义词进行分析时,根据词性与词义之间的二元关系,构造词性与词义的决策背景,进而发现了词性与词义之间的决策规则,并对这些决策规则进行了解释;在对义素分析进行研究时,根据语言对象及其语义特征之间的二元关系构造形式背景,并在此背景上分析语言对象,实例表明了形式概念分析既可以很容易地对词语进行分类,又可以很直观地反映词类之间的关系,是进行义素分析的一种有效工具。     

形式概念分析与粗糙集的比较研究

形式概念分析与粗糙集理论为数据挖掘和知识获取提供了两种不同的方法。该文首先对于形式概念的外延及粗糙集的等价类进行了讨论。给出了它们之间的区别和联系;其次通过引入反链形式背景。对它们之间的关系进行了更进一步的研究;最后给出了形式背景约简和划分约简之间的关系。     

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。