网格资源实概念格模型及其算法研究

如何对资源进行组织与管理,是网格研究与应用问题中的关键课题。为了解决这个问题,出现了一系列理论方法和应用原型。首次提出了实概念格和实概念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的结合。给出了网格、资源的形式概念定义,建立了网格资源实概念格模型。利用形式概念分析方法,构造了网格资源实概念的外延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的和有效的。     

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。     

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。     

在嵌入式系统中实现具有联想功能的汉字输入法的研究

在嵌入式系统中实现拼音输入法可以采用数组和有序树两种方法，其中有序数方法更具有优势。本文采用改进的Trie树构造拼音生成树，在uClinux上实现了具有联想功能的汉字输入法。     

基于互关联后继树的概念格构造算法

概念格是知识工程中一个重要的知识表达工具，同时也是形式概念分析的核心．目前已出现了许多有效的概念格构造算法．提出了一个基于互关联后继树的概念格构造算法，以扩展的互关联后继树为数据模型，通过对树的搜索和相关判定定理完成所有形式概念的生成．分析了算法的性能，并做出相关结论．     

格值树自动机与格值上下文无关树文法的等价性

本文将模糊树自动机和模糊上下文无关树文法的概念推广到格半群上。证明了在接受语言和生成语言的意义下,树自动机和上下文无关树文法是等价的。同时给出了构造正规形式的等价文法的方法。     

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。     

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。     

Knowledge representation using interval-valued fuzzy formal concept lattice

Formal concept analysis (FCA) is a mathematical framework for data analysis and processing tasks. Based on the lattice and order theory, FCA derives the conceptual hierarchies from the relational information systems. From the crisp setting, FCA has been extended to fuzzy environment. This extension is aimed at handling the uncertain and vague information represented in the form of a formal context whose entries are the degrees from the scale [0, 1]. The present study analyzes the fuzziness in a given many-valued context which is transformed into a fuzzy formal context, to provide an insight into generating the fuzzy formal concepts from the fuzzy formal context. Furthermore, considering that a major problem in FCA with fuzzy setting is to reduce the number of fuzzy formal concepts thereby simplifying the corresponding fuzzy concept lattice structure, the current paper solves the problem by linking an interval-valued fuzzy graph to the fuzzy concept lattice. For this purpose, we propose an algorithm for generating the interval-valued fuzzy formal concepts. To measure the weight of fuzzy formal concepts, an algorithm is proposed using Shannon entropy. The knowledge represented by formal concepts using interval-valued fuzzy graph is compared with entropy-based-weighted fuzzy concepts at chosen threshold.     

基于模糊AHP的CDMA网络资源利用率的评价研究

为了确保CDMA网络资源的合理利用,提出一种基于模糊AHP的CDMA无线网络资源利用效率的评价方法.采用yaahp层次分析软件通过对CDMA无线网络资源指标选择建立层次分析模型,确定了各指标的组合权重;利用模糊综合评判（FCA）方法建立模糊评价模型,计算CDMA网络资源利用的综合评价并做出决策.实际案例表明,该方法通过将层次分析法和模糊综合评价方法相结合,有效的对定性指标和定量指标进行综合权衡分析,评价模型科学、合理地反映出实际评价结果,为CDMA无线网络资源及时调配提供合理依据.     

Fast factorization by similarity in formal concept analysis of data with fuzzy attributes

We present a method of fast factorization in formal concept analysis (FCA) of data with fuzzy attributes. The output of FCA consists of a partially ordered collection of clusters extracted from a data table describing objects and their attributes. The collection is called a concept lattice. Factorization by similarity enables us to obtain, instead of a possibly large concept lattice, its factor lattice. The elements of the factor lattice are maximal blocks of clusters which are pairwise similar to degree exceeding a user-specified threshold. The factor lattice thus represents an approximate version of the original concept lattice. We describe a fuzzy closure operator the fixed points of which are just clusters which uniquely determine the blocks of clusters of the factor lattice. This enables us to compute the factor lattice directly from the data without the need to compute the whole concept lattice. We present theoretical solution and examples demonstrating the speed-up of our method.     

Variable threshold concept lattices

In this paper, the definition of a variable threshold concept lattice is introduced. Based on a Galois connection, three kinds of variable threshold concept lattices, in which diverse requirements of knowledge discovery can be satisfied by adjusting a threshold, are defined. The number of formal concepts in a variable threshold concept lattice is far less than that in a fuzzy concept lattice. The three kinds of variable threshold concept lattices are constructed between two crisp sets, between a crisp set and a fuzzy set, and between a fuzzy set and a crisp set. Their properties are analogous to that of the classical concept lattices, and can be induced by the fuzzy concept lattice.     

基于模糊数学的网格资源分析

网格是当前研究的热点问题,资源的充分利用是网格技术的目标,因此,有必要对网格资源进行分类研究。该文提出了基于模糊数学的模型聚类分析法,可以应用于网格资源的聚类分析,使网格资源得到合适的整合归类,论文用一个实例详细说明了这种方法。     

基于负载均衡的模糊概念并行构造算法

提高模糊概念格直接构造效率是形式概念分析领域的主要问题之一,而当前基于模糊伽罗瓦联系的闭包运算仍是构造模糊概念的主要计算负荷,为此,提出一种基于负载均衡的并行构造模糊概念算法.该算法使用树状结构组织,遍历由自然数区间简化的搜索空间,逐级并行产生模糊概念、缩减搜索区间,并通过重新划分子搜索空间,实现各个计算节点负载均衡.实验结果表明,所提出的算法在稀疏数据集上表现优秀,能够有效地提高模糊概念构造效率.     

基于模糊元胞自动机的电网故障演化模型

为了构建与实际电网更加接近的电网故障模型,将模糊理论及元胞自动机(CA)理论相结合,提出并建立了用于模拟电网故障演化的模糊元胞自动机模型,并定义了模型中元胞状态、电网状态及故障传递程度的模糊规则库,同时进行了基于IEEE39节点系统的电网故障传播演化过程仿真。仿真结果进一步验证了电网的自组织临界性(SOC),同时结果表明,该模型较不采用模糊规则的电网故障模型其损失负荷幂律特性曲线斜率绝对值增大了17%,电网更加稳定,该模型与电网实际运行情况更加接近。