本文關(guān)鍵詞：基于相似性的模糊概念因子格的構(gòu)造算法研究

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【摘要】：概念格是形式概念分析所用到的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),已經(jīng)越來(lái)越廣泛地被應(yīng)用到人工智能或者是數(shù)據(jù)分析等諸多領(lǐng)域之中。而一般的形式概念分析是基于精確的形式背景,但是在現(xiàn)實(shí)世界中,由于事物的復(fù)雜性與多樣性,使人們對(duì)于事物的認(rèn)識(shí),對(duì)概念的定義很難用精確的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行表示。所以,為了是形式概念分析能夠更加廣泛的被應(yīng)用到各個(gè)研究領(lǐng)域當(dāng)中,一些學(xué)者們將模糊集的理論和模糊邏輯,以及經(jīng)典概念格理論(精確概念格理論)這三個(gè)研究方向相結(jié)合,從而提出了模糊形式概念分析與模糊概念格理論這一個(gè)新的研究方向,同時(shí)模糊概念格的構(gòu)造問(wèn)題就成為了學(xué)者們研究的首要課題。根據(jù)概念格的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)本身的特點(diǎn)可以得知,當(dāng)前,如何處理大規(guī)模的模糊形式背景,以及如何構(gòu)造大規(guī)模的模糊概念格成了該領(lǐng)域中比較主要問(wèn)題之一。而德國(guó)的學(xué)者Radim Belohlavek等人為解決大規(guī)模數(shù)據(jù)生成概念格,簡(jiǎn)化大型模糊概念格,以及高效地生成模糊概念格等問(wèn)題,提出了一系列的相關(guān)理論與算法。其中提到了因子格的構(gòu)造,卻并未給出完整的因子格的構(gòu)造算法。本文中為了完善模糊概念格因子格的構(gòu)造算法,提出了基于模糊概念相似性的模糊概念格因子格構(gòu)造算法。首先,文中對(duì)模糊概念格的相關(guān)研究背景加以概括,同時(shí)對(duì)模糊概念格的相關(guān)基本概念進(jìn)行了介紹。然后,對(duì)于目前已經(jīng)提出的模糊概念格的相關(guān)構(gòu)造算法進(jìn)行了闡述與概括,指出當(dāng)前模糊概念格構(gòu)造算法所存在的問(wèn)題,進(jìn)而提出本論文的研究方向。接著,本文為了完善模糊因子格的構(gòu)造,提出了一種基于模糊概念相似性的模糊因子格的構(gòu)造算法(Factor Lattice Algorithm)。其中,該算法以用戶自定義的相似性真值為一個(gè)閾值,依據(jù)已給出的模糊概念因子格的上確界,采用批處理的方式,根據(jù)模糊下鄰生成因子自頂向下地計(jì)算出模糊概念節(jié)點(diǎn)的直接下鄰節(jié)點(diǎn)的集合,逐步得到完備的模糊因子格。并從理論方面對(duì)算法的正確性進(jìn)行證明,首先證明因子格的上確界所具有的局部最小性,下確界具有局部最大的性質(zhì),接著證明在調(diào)整相似性的值得同時(shí),概念格的大小也會(huì)隨之改變,最后對(duì)生成格的偏序順序進(jìn)行證明。文章的第五部分是從實(shí)驗(yàn)的方面證明,算法生成格的完備性,以驗(yàn)證算法的有效性；調(diào)整相似性的大小驗(yàn)證算法的正確性。最后一部分提出了算法有待改進(jìn)的地方,以及下一步的工作方向。
【關(guān)鍵詞】：模糊集 模糊伽羅瓦連接 模糊概念格 模糊概念相似性 因子格
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP311.12;O153.1
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-17
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 經(jīng)典概念格的構(gòu)造10-12
• 1.2.2 模糊概念格的構(gòu)造12-13
• 1.3 研究現(xiàn)狀分析13-15
• 1.4 論文的主要工作15-16
• 1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)16-17
• 2 概念格與概念格構(gòu)造17-25
• 2.1 概念格概念17-18
• 2.2 模糊概念格概念18-20
• 2.3 模糊概念格的性質(zhì)20-21
• 2.4 概念格的圖形表示21-23
• 2.5 本章小結(jié)23-25
• 3 模糊概念格算法分析以及概念相似性25-34
• 3.1 Ganter算法25-27
• 3.2 Fuzzy Next Closure算法27-28
• 3.2.1 算法主要思想27-28
• 3.3 Lattice算法28-29
• 3.4 概念的相似性29-33
• 3.4.1 相關(guān)概念29-31
• 3.4.2 相似性算法描述及其分析31-33
• 3.5 本章小結(jié)33-34
• 4 基于相似性的模糊概念因子格算法34-43
• 4.1 FLA算法相關(guān)概念34-35
• 4.2 FLA算法理論基礎(chǔ)35-36
• 4.3 算法描述36-39
• 4.4 實(shí)例分析39-42
• 4.5 本章小結(jié)42-43
• 5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析43-48
• 5.1 算法完備性驗(yàn)證43-45
• 5.2 算法時(shí)間對(duì)比45-46
• 5.3 不同因子格構(gòu)格對(duì)比46-47
• 5.4 本章小結(jié)47-48
• 6 總結(jié)與下一步工作48-50
• 6.1 總結(jié)48-49
• 6.2 下一步工作49-50
• 參考文獻(xiàn)50-54
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷54-55
• 致謝55-56

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：766430