近幾年來,隨著科學技術的飛速發(fā)展,人們對數(shù)據(jù)的需求日益增多,數(shù)據(jù)挖掘成為熱門領域。形式概念分析和粒計算理論作為知識獲取的主要工具,如今已廣泛應用于數(shù)據(jù)挖掘、知識發(fā)現(xiàn)、人工智能、規(guī)則提取、信息檢索等領域。形式概念分析理論是一種知識表示以及知識發(fā)現(xiàn)的主要工具,描述了形式概念之間的泛化和例化關系。粒計算理論作為近些年發(fā)展迅速的理論學科,已經(jīng)成為當前人工智能領域不可或缺的一種理論,深受廣大研究學者青睞。粒計算理論是通過信息粒化過程將復雜的問題進行分解、轉化得到多個相對簡單的子問題,然后再對�；蟮淖訂栴}一一求解,從而實現(xiàn)對復雜問題求解的一種方法。粒計算的基礎是信息�；�,即在特定的準則下,通過對問題空間的劃分產(chǎn)生多個信息粒,這些�？梢杂脕砻枋鰡栴}本身所包含的一些信息,這些粒之間的偏序關系就形成了多層次的粒結構。本文從形式概念分析和粒計算角度出發(fā),在現(xiàn)有的理論基礎上,重點研究了面向對象（屬性）概念的粒描述,主要的工作和結論如下:（1）運用現(xiàn)有的理論,研究了面向對象（屬性）概念的粒描述,即首先通過定義一元、二元對象（屬性）描述子來構建對象粒和屬性粒,并分別對其描述,然后通過三種近似描述的精度對比,驗... 

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內容
    1.4 本文結構
第二章 相關理論基礎
    2.1 格論
    2.2 粗糙集
    2.3 形式概念分析理論
        2.3.1 形式概念與形式背景
        2.3.2 概念格
        2.3.3 面向對象(屬性)概念格
    2.4 粒計算
    2.5 本章小結
第三章 面向對象(屬性)概念的粒描述
    3.1 面向對象概念的粒描述
        3.1.1 面向對象概念格的構建
        3.1.2 基于一元對象描述子的粒描述
        3.1.3 基于二元對象描述子的粒描述
    3.2 面向屬性概念的粒描述
        3.2.1 面向屬性概念格的構建
        3.2.2 基于一元屬性描述子的粒描述
        3.2.3 基于二元屬性描述子的粒描述
    3.3 實例分析
    3.4 本章小結
第四章 屬性粒協(xié)調決策形式背景的粒描述及決策規(guī)則提取
    4.1 預備知識
    4.2 屬性粒協(xié)調決策形式背景面向對象概念的粒構建
        4.2.1 屬性粒協(xié)調決策形式背景中一元對象描述子的粒描述
        4.2.2 屬性粒協(xié)調決策形式背景中二元對象描述子的粒描述
        4.2.3 屬性粒協(xié)調決策形式背景的對象粒決策規(guī)則提取
    4.3 屬性粒協(xié)調決策形式背景面向屬性概念的粒描述
        4.3.1 屬性粒協(xié)調決策形式背景中一元屬性描述子的粒描述
        4.3.2 屬性粒決策形式背景中二元屬性描述子的粒描述
        4.3.3 屬性粒協(xié)調決策形式背景的屬性粒決策規(guī)則提取
    4.4 本章小結
第五章 總結與展望
    5.1 總結
    5.2 展望
參考文獻
致謝
攻讀學位期間的研究成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]多粒度形式概念分析的介粒度標記方法[J]. 李金海,李玉斐,米允龍,吳偉志.  計算機研究與發(fā)展. 2020(02)
[2]多粒度形式背景的表示[J]. 劉之茗,李金海.  海南熱帶海洋學院學報. 2019(05)
[3]基于多粒度的多源數(shù)據(jù)知識獲取[J]. 萬青,馬盈倉,魏玲.  山東大學學報(理學版). 2020(01)
[4]基于屬性粒度研究決策形式背景的規(guī)則提取理論[J]. 錢婷,趙思雨,賀曉麗.  山東大學學報(理學版). 2019(10)
[5]基于概念格的數(shù)字圖書館用戶知識序列模式挖掘研究[J]. 宇婷.  圖書館理論與實踐. 2019(03)
[6]形式概念分析的多粒度標記理論[J]. 李金海,吳偉志,鄧碩.  山東大學學報(理學版). 2019(02)
[7]基于必然屬性分析的粒描述[J]. 智慧來,李金海.  計算機學報. 2018(12)
[8]基于三支概念格合并的決策背景規(guī)則提取[J]. 王一賓,楊思春.  電子科技大學學報. 2018(06)
[9]決策形式背景面向屬性與面向對象的決策規(guī)則[J]. 姜玉婷,秦克云.  計算機科學. 2018(10)
[10]覆蓋多粒度粗糙集的數(shù)值特征[J]. 王加陽,帥勇,張煒.  控制與決策. 2020(01)

碩士論文
[1]基于概念格的空間數(shù)據(jù)規(guī)則提取[D]. 付悅華.江西理工大學 2015
[2]基于概念格的數(shù)據(jù)挖掘研究及應用[D]. 陳朝暉.西安電子科技大學 2014
[3]面向對象（屬性）概念格的構建方法研究[D]. 汪勝楠.西北大學 2011



本文編號：3723452