本文選題：三元概念分析 + 三元概念��； 參考：《鄭州大學》2017年碩士論文

【摘要】：三元概念分析(TCA)是一種新穎的數(shù)據(jù)分析方法,是在形式概念分析(FCA)理論基礎上對三維數(shù)據(jù)或者多維數(shù)據(jù)處理的有效擴展,也是順應大數(shù)據(jù)時代多樣性信息數(shù)據(jù)的應用產(chǎn)物。目前關于三元概念分析的研究相對較少,對于運用三元概念構建學習模型框架從而進行具體應用的分析也相對匱乏。因此,如何根據(jù)三元背景有效提取出三元概念,如何利用三元概念構建模型將其應用于具體實例中等,都成為三元概念分析理論得以成功應用要解決的問題。本文基于三元概念分析,提出MLTCA(Machine Learning Triadic Concept Analysis)學習模型并對其進行驗證。具體研究工作如下:首先借助三元概念分析的基本理論和性質(zhì),提出構建三元概念的Tri-concepts算法。該算法立足于三元背景,從對象、屬性、條件三個集合中提取三元生成算子,經(jīng)過h誘導算子的閉包運算,將三元生成算子逐漸生成三元-集,再對所有條件的三元-集合并、刪除冗余集合,最終得到三元概念。然后在Tri-concepts算法基礎上綜合考慮三元概念分析對于實際應用的要求,為了更好的運用三元概念表示現(xiàn)實應用中的數(shù)據(jù),提出將三元概念與模糊集結合,定義了附有隸屬度的三元概念,即將三元背景中的二值關系擴展為[0,1]區(qū)間的模糊關系,表示特定條件下屬性對于對象的隸屬度。基于此可對原信息數(shù)據(jù)構建帶有隸屬度的三元概念,根據(jù)模糊理論中貼近度的表示,類比得出三元概念之間的相似性度量,從而可計算出訓練數(shù)據(jù)的三元概念和測試數(shù)據(jù)的三元概念的相似值,達到對待測數(shù)據(jù)分類的目的。因此,基于三元概念分析的機器學習MLTCA分類模型是一個從數(shù)據(jù)表示到推理分類的完整的學習模型。最后將模型具體應用于文本分類中,分別在理論與實驗中說明其正確性和有效性。經(jīng)過在不同數(shù)據(jù)集上測試的結果表明,MLTCA模型具有較好的性能和實用性,可以得到比較好的分類效果。
[Abstract]:Three - dimensional conceptual analysis ( TCA ) is a novel data analysis method , which is an effective extension of three - dimensional data or multi - dimensional data processing on the basis of formal conceptual analysis ( FCA ) theory .

【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP181

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本文編號：1890374