导读:本文包含了形式概念分析论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:概念,形式,粒度,背景,葛根,知识,属性。
形式概念分析论文文献综述
郝艺照,徐笋晶,梁蕴仪,李赛美[1]（2019）在《基于形式概念分析方法探讨李赛美纯中药辨治青年2型糖尿病规律》一文中研究指出选取李赛美教授纯中药治疗并取得显效的50个青年2型糖尿病患者的病案,从中提取症状、处方、中药等信息,利用形式概念分析原理,生成相应的偏序结构图,对李赛美教授的经验进行挖掘。研究发现,青年2型糖尿病患者多表现为口干、舌质红等中焦湿热蕴结证候,同时多兼夹津伤、瘀血、肝郁等。对此,李赛美教授治疗采用寒温并举之法,在葛根芩连汤合理中丸的基础上,自拟寒温降糖方(主要由黄芩、黄连、葛根、干姜、淫羊藿、茯苓、天花粉、生地黄、党参、苍术、赤芍、玉米须、炙甘草等组成)以清热祛湿、温中健脾,取得了满意的疗效。(本文来源于《广州中医药大学学报》期刊2019年12期）
贺晓丽,刘华丽,刘瑶瑶[2]（2019）在《多粒度数据的区间形式概念分析方法》一文中研究指出经典概念格和面向属性(对象)概念格都是形式概念分析中重要的数据结构,将区间集引入到这些概念格中,可以得到区间集概念格和面向属性(对象)区间集概念格。证明了面向属性区间集概念格与面向对象区间集概念格是反序同构的,将多粒度的思想引入到形式概念分析中,研究粒化前后区间集概念之间的关系;在多粒形式背景下,进一步研究了面向对象(属性)区间集概念之间的内在联系。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2019年19期）
曾望林[3]（2019）在《基于属性粒化的多尺度形式概念分析研究》一文中研究指出形式概念分析(FCA)是Wille提出的一种从形式背景进行数据分析和规则提取的有力工具,形式背景与概念格是其核心概念。但在已有的形式概念分析研究之中,对象与属性的关系是通过单一的粒度信息给出的。对于同一对象与同一属性而言,在不同的尺度下,对象所具有的信息是不同的,自然地,基于不同尺度信息的形式概念分析所得到的概念信息是不同的。从人类认知的角度来看,基于多尺度信息的形式概念分析有助于当事人根据实际需要选择恰当的尺度进行概念分析,可有效降低概念分析的复杂度。本论文正是基于如上考虑,研究了基于多尺度信息的形式概念分析理论。通过将粗糙集近似算子引入到多尺度形式背景之中,研究了面向对象与面向属性的形式概念分析理论,探讨了不同尺度下形式概念之间的内在联系,证明了粗尺度下的概念外延集与细尺度下的概念外延集之间的包含关系以及不同尺度下内涵之间的相互转化关系,给出了不同尺度下概念外延集相等的充分必要条件,设计了从细尺度到粗尺度以及从粗尺度到细尺度的概念生成方法,并进一步研究了基于属性粒化的形式概念分析与基于属性聚类的形式概念分析之间的内在联系。证明了对于Wille形式概念分析而言,基于属性粒化的方法是基于属性聚类的方法的特殊情形,同理,对于面向对象的形式概念分析而言,基于属性粒化的方法也是基于属性聚类的方法的特殊情形。(本文来源于《西安石油大学》期刊2019-06-05）
渠寒花,张国斌,何险峰[4]（2019）在《气象灾害形式概念分析模型》一文中研究指出为解决气象灾害领域概念及隐含关系难以发现、语义描述准确度不够的问题,将形式概念分析与本体理论相结合,提出气象灾害形式概念分析模型,开展气象灾害领域知识的发现、表示和应用研究。利用逻辑定标定义谓词逻辑属性,实现多值背景转换,结合形式化语言表达对象间关系,实现气象灾害领域概念内涵和外延在本体知识库下的逻辑表达和智能推理应用。利用该模型给出寒潮气象灾害形式概念分析及应用过程实例。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年02期）
李金海,吴伟志,邓硕[5]（2019）在《形式概念分析的多粒度标记理论》一文中研究指出通过正向尺度化和反向尺度化方法,研究信息系统与形式背景之间的相互转化关系,利用经典形式背景给出多粒度标记形式背景的定义,证明多粒度标记形式背景与多粒度标记信息系统在语义上等价。对于多粒度标记形式背景,不同粒度标记下的蕴涵规则之间可以相互推理。所得结论为今后进一步研究形式概念分析的多粒度标记方法提供了理论基础。(本文来源于《山东大学学报(理学版)》期刊2019年02期）
周超,任志宇,毋文超[6]（2018）在《基于形式概念分析的语义角色挖掘算法》一文中研究指出基于角色的访问控制(Role-Based Access Control,RBAC)在管理和安全方面具有优势,经过20多年的发展后已被广泛应用于各个领域,如何将数据繁多的非RBAC系统迁移成RBAC系统已经成为一个意义重大的难题。角色是RBAC的基本特征,因此角色挖掘是RBAC系统实施的一个重要环节。基于形式概念分析生成用户权限概念格及用户属性概念格,将用户权限概念格翻转后映射为初始候选角色状态,通过约简操作和精简操作来挖掘角色,然后对用户权限概念格及用户属性概念格进行相似性分析,通过定义最近似表达式为角色赋予语义,使得生成的角色具有以下两点优势:1)结构层次,有效地减轻了管理员授权的负担,提高了授权管理的效率;2)语义意义,能够与现实生活中的概念相关联,增强了角色的可解释性。最后,通过实验验证了该算法的正确性和有效性。(本文来源于《计算机科学》期刊2018年12期）
李粉宁,范敏,李金海[7]（2019）在《形式概念分析中面向对象粒概念的动态更新》一文中研究指出粒计算是当前计算智能研究领域中模拟人类思维的新方法,它覆盖了所有有关粒的理论、方法和技术,是解决复杂问题的有效工具。粒概念是粒计算与形式概念分析相结合提出的一个重要概念。针对动态形式背景中粒概念的更新问题,介绍了面向对象粒概念,分析了面向对象粒概念的外延与内涵的变化规律,并在对象与属性逐步删减的环境下给出了更新面向对象粒概念的方法。最后,通过数值实验验证了该算法的有效性。(本文来源于《山东大学学报(理学版)》期刊2019年04期）
刘勇[8]（2018）在《基于形式概念分析理论的概念建模方法研究》一文中研究指出概念建模(ConceptualModeling)是需求工程领域开发的重要环节,也是软件工程最重要的前置工作。随着信息系统规模和结构日益庞大复杂,针对概念建模过程中的系列形式化问题,要求开发人员在充分理解功能需求和应用场景的基础上,能够正确的描述相关领域内的知识和规则建立概念模型。然而,信息系统概念建模并不是一项简单的工作:概念状态在语义层面、抽象层次、形式化过程之间不断地演化,使得最终的概念建模结果与最初的知识理解之间存在一定的差异。与此同时,信息重用和互操作需求的不断增加使得信息系统的规模、功能和逻辑复杂度不断提升,更是增加了开发人员的领域知识分析工作量和概念建模难度。因此,当前迫切需要高效自动化概念建模方法的支持,来帮助开发人员、领域专家乃至最终用户清晰的表达信息系统的抽象概念和领域知识。概念建模的作用是在信息系统实施前对现实世界进行抽象,是现实世界与信息系统开发之间相联系的桥梁。由于概念建模本身所具有的现实意义,国内外研究者开展了深入的研究与探索,提出了多种理论分析与概念建模方法。然而,现有方法在实践中还存在一定的不足,突出表现为:(1)缺乏在复杂环境下对大规模数据和不确定性问题的有效处理。现有方法在序关系(Order Relations)度量时较少考虑不确定因素的影响,因此度量结果会因过于严格而失去泛化能力。(2)缺乏对不一致性问题的有效处理。现有方法通常需要领域专家参与建模过程,但并无完整的交互迭代框架支持,由此产生的不一致性很难消除。(3)缺乏有效的形式化验证。现有方法过于依赖设计人员的领域知识,知识获取自动化程度较低,无法自动验证概念模型的有效性。另外,现有方法在实践中会因诸多不确定因素(如隐式信息、模糊信息)造成建模效果不佳。为了弥补这些不足、提高知识发现的有效性,本文针对上述问题进行了基于形式概念分析(Formal Concept Analysis,FCA)相关理论的概念建模方法研究,具体研究工作如下:1.提出基于概念格(ConceptLattice)的关系粒化(RelationGranulation)与代数结构,为概念建模过程中的知识约简提供理论支持。现实世界中的二元关系(Binary Relations)存在着更一般的二元关系(General Binary Relations)而不仅仅只是等价关系(EquivalenceRelations)、容差关系(ToleranceRelations)或序关系。对于这种情况,本文以适合分析和处理二元关系的概念格为理论基础,从子关系的角度提出了一种新的粗糙集(Rough Set Theory,RST)模型。在该模型中,一个一般的二元关系可以分解为几个子关系,可以作为关系粒(Granules)来研究代数结构,这一代数结构以概念格的形式组织所有的关系粒化结果。此外,通过引入粒计算(Granular Computing,GrC)来将复杂信息系统进一步转化为相对简单的计算过程,是概念格与RST、GrC融合的一种新尝试和探索,也为从关系粒度的角度来扩展FCA理论为概念建模提供理论支撑的代数结构。2.提出一种概念格与包含度(Inclusion Degree)的融合理论及其应用方法,在概念格与包含度的融合理论框架下定量分析不确定性序关系(Uncertain Ordered Relations),并将相关结果进一步应用到信息系统概念建模。融合理论的核心目的是突出序关系一定程度的确定性。从具体实现的角度来看,序关系的研究范围经历了一个扩张到收敛的过程。也就是说,某些序关系首先扩展到模糊关系或不确定关系,然后通过设置阈值参数使模糊或不确定关系可以收敛到一定程度的确定性。显然,通过适当拓宽序关系的研究范围,可以灵活地满足实际需要,也有助于提高知识获取模型的鲁棒性和泛化能力。此外,基于融合理论,这一方法也为有序信息系统中的代数结构(Algebraic Structure)、约简(Reduction)、核(Core)和依赖(Dependency)问题提供了解决方案。3.提出一种基于约束概念格(Constrained Lattices)维护概念模型一致性的方法。针对以FCA理论为基础的概念建模过程中知识表示存在差距的问题,提出一种整合专家知识到概念格结构中的形式化模型。首先,将一组属性依赖与概念格提供的一系列蕴涵对齐,对原始格进行修订。然后,通过使用外延投影(Extents Projection)建立约束格来提供变化轨迹。在此基础上,提出基于FCA约束格理论弥补这一差距的建模方法,以维护概念模型的一致性,该方法不仅提供了领域专家修订概念模型的途径,还保留了原始格和最终约束格之间的变化轨迹。通过这些变化,专家可以访问实践中的概念如何与数据自动发布的概念相关联。最后,结合示例对基于约束格维护概念模型一致性方法的有效性进行了验证。4.提出一种扩展FCA理论在概念建模实践中的应用框架,以结构化的数据集为例,通过FCA相关融合理论分析,有效发现和使用数据集中的知识完成概念建模。本文提出实践框架与以往的研究在下述几个方面有所不同。首先,虽然大多数研究集中在概念的相似度上,但本文提出了一种综合框架,为概念的合并过程提供了结构化和系统化的描述。其次,以FCA相关融合理论为基础,研究了如何解决隐含和模糊信息的问题。最后,本文将所提出的技术应用于数据集样本进行验证,并研究了所提出的方法如何有效地改善数据互操作性。本文所描述的方法为分散数据源的组织建模提供了一种有效的机制,并支持概念模型开发,能够更好地适应和尊重领域的基础知识结构。综上所述,本文提出了以FCA为相关理论基础的概念建模形式化方法,为提高信息系统概念建模的有效性和一致性、概念格与包含度融合理论等关键科学问题提供了一种新思路和新方法。(本文来源于《山东大学》期刊2018-10-20）
曾望林,折延宏[9]（2018）在《面向对象的多粒度形式概念分析》一文中研究指出为进一步将粒计算思想引入到形式概念分析之中,在多粒度形式背景中研究了面向对象的形式概念,将已有的面向对象概念由单粒度拓展至多粒度情形。首先,在多粒度形式背景中,给出了不同粒度下概念的定义;其次,研究了在不同粗细粒度下,面向对象概念之间的内在联系;最后,证明了在不同粗细粒度下外延集相等的充分必要条件。所得结论为在多粒度形式背景中建立融合形式概念分析与粗糙集理论的数据分析模型提供了可能的框架。(本文来源于《计算机科学》期刊2018年10期）
高俊峰[10]（2018）在《基于形式概念分析的先验型应急知识多粒度描述》一文中研究指出【目的/意义】以实现先验型应急知识的多粒度描述与复用为目标,提出基于形式概念分析的先验型应急知识描述方法。【方法/过程】先抽取先验应急知识的对象和属性,建立形式背景,并通过此背景中的偏序关系诱导出先验型应急知识概念格,进而通过概念格的自然层次结构实现对知识的多粒度描述。【结果/结论】以2013年至2016年我国发生的矿难类突发事件为数据,进行了实证检验,结果表明此方法有助于应急主体按问题性质进行不同维度的知识获取和使用。(本文来源于《情报科学》期刊2018年10期）
形式概念分析论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
经典概念格和面向属性(对象)概念格都是形式概念分析中重要的数据结构,将区间集引入到这些概念格中,可以得到区间集概念格和面向属性(对象)区间集概念格。证明了面向属性区间集概念格与面向对象区间集概念格是反序同构的,将多粒度的思想引入到形式概念分析中,研究粒化前后区间集概念之间的关系;在多粒形式背景下,进一步研究了面向对象(属性)区间集概念之间的内在联系。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
形式概念分析论文参考文献
[1].郝艺照,徐笋晶,梁蕴仪,李赛美.基于形式概念分析方法探讨李赛美纯中药辨治青年2型糖尿病规律[J].广州中医药大学学报.2019
[2].贺晓丽,刘华丽,刘瑶瑶.多粒度数据的区间形式概念分析方法[J].计算机工程与应用.2019
[3].曾望林.基于属性粒化的多尺度形式概念分析研究[D].西安石油大学.2019
[4].渠寒花,张国斌,何险峰.气象灾害形式概念分析模型[J].计算机工程与设计.2019
[5].李金海,吴伟志,邓硕.形式概念分析的多粒度标记理论[J].山东大学学报(理学版).2019
[6].周超,任志宇,毋文超.基于形式概念分析的语义角色挖掘算法[J].计算机科学.2018
[7].李粉宁,范敏,李金海.形式概念分析中面向对象粒概念的动态更新[J].山东大学学报(理学版).2019
[8].刘勇.基于形式概念分析理论的概念建模方法研究[D].山东大学.2018
[9].曾望林,折延宏.面向对象的多粒度形式概念分析[J].计算机科学.2018
[10].高俊峰.基于形式概念分析的先验型应急知识多粒度描述[J].情报科学.2018
论文知识图
