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1.
将把形式背景的变化分为对象-属性关系的增加和删除、对象或属性的增加和删除两类,分别研究了这两类变化引起的概念格的维护问题。在对象-属性关系的增加引起的概念格维护中,提出了父子概念对的概念,用来确定概念格维护的位置以及概念之间关系的调整。在对象-属性关系的删除引起的概念格维护中,提出确定概念格维护位置后用父子概念对代替被维护的概念,对父子概念对中的冗余概念进行判别并对父子概念对进行更新。在对象或属性的删除引起的概念格维护中,提出了利用唯一路径上的关键概念来调整因为概念的删除引起的概念之间关系的变动。 相似文献
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为了进一步提高数据表示和数据挖掘的效率,对两类特殊概念即对象概念和属性概念进行了研究。分析了对象概念和属性概念与不可约元的关系,提出了对象概念和属性概念的识别算法;提出了以属性概念为递归终止条件的计算内涵缩减递归算法;研究了属性排序以及属性序列在规则提取中的应用。 相似文献
3.
为了提高概念格生成的效率,证明了概念的生成及其插入位置只与最新生成的概念有关,与先前生成的大量概念无关。设计算法并编写程序,程序运行结果表明,在形式背景插入属性时,概念格中增加的新生概念数量较少,且不随概念格规模的增大而迅速增大,概念格生成时间明显缩短。 相似文献
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概念格合并原理与算法 总被引:6,自引:0,他引:6
子形式背景可以进行纵向或横向合并得到一个新的形式背景,相反地,这个形式背景可以进行纵向或横向的拆分得到子形式背景。相应地,子概念格也可以进行合并,得到一个新的概念格。概念格合并无论是纵向合并还是横向合并,合并都不改变原有概念之间业已存在的父子关系。根据这个事实,结合概念格合并的定义,设计了概念格合并算法。这个算法充分利用原有概念格的结构,在原有概念格基础上对部分节点进行调整得到合并结果。这个算法与将一概念格中的概念插入到另一个概念格相比,实验和分析均表明效率明显提高,适合概念格的合并运算。 相似文献
6.
研究语言学习是研究人类大脑中概念表示和存储的重要途径。大脑中的全体概念形成了一个复杂网络,属于同一领域的概念构成领域本体。当学习一个新概念时,将其插入到概念网络中,同时与之联系的同一领域本体中的相似概念也被再次学习。概念学习的过程由掌握程度和遗忘速率两者共同决定,只有通过一次或数次学习一个概念才真正被掌握,长时间未被学习而遗忘的概念从网络中删除。语言学习过程可以用元胞自动机进行。模拟结果与人们的语言学习经验相符,表明本体是描述概念的有效工具之一。 相似文献
7.
为提高处理复杂形式背景的效率,将形式背景用矩阵表示,从而将形式背景上的符号运算转化为矩阵数值运算,提出了属性纯化形式背景,并应用矩阵的数值运算判定属性特征,从而判定一个形式背景是否是属性纯化的。对偶地,可以得到对象纯化形式背景的判定方法。一个形式背景既是属性纯化的又是对象纯化的,则这个形式背景是纯化的。一个纯化的形式背景,其蕴涵的关联规则与其补形式背景上的关联规则互逆,有利于复杂形式背景的关联规则提取。 相似文献
8.
智东杰 《河南理工大学学报(自然科学版)》2003,22(4):307-309
以实数域上的克莱姆法则为模型,给出复数域上的克莱姆法则,讨论其计算程序的设计方法,并给出在微机上运行的模拟人工解题的计算程序. 相似文献
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10.
为了适应动态环境下概念格应用的实践需要,有必要研究关系粒度的概念格维护和关联规则更新。首先,给出了父子概念对的概念,并在此基础上设计了基于关系粒度的概念格增量维护算法。其次,发现了一个概念的内涵缩减由这个概念和其父概念的内涵差集决定,一个概念的内涵缩减决定这个概念蕴涵的关联规则。最后,根据这一观点提出了基于关系粒度的概念格关联规则更新的方法。 相似文献