概念格在不完备形式背景中的知识获取模型

概念格在不完备形式背景中的知识获取模型

论文摘要

为了使概念格模型具有更强的数据处理能力,消除不完备信息带来的影响,针对经典概念格的局限性,本文将粗糙集中的粒化思维融入到概念格中。首先探讨了概念格视角下的信息粒化方法,然后提出了基于等价类和基于极大相容类的知识获取方法,最后给出了实例分析。这些方法一方面有助于概念格与粗糙集的融合,另一方面也为探索不完备形式背景的分析处理机制提供了有益思路。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王雯,康向平,武燕

关键词: 概念格,粗糙集,不完备形式背景,等价类,极大相容类,信息粒化,数据处理

来源: 智能系统学报 2019年05期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学

专业: 数学,自动化技术

单位: 太原工业学院自动化系,太原理工大学信息工程学院,同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室,同济大学计算机科学与技术系

基金: 国家自然科学基金项目(61603278)

分类号: TP18;O153.1

页码: 1048-1055

总页数: 8

文件大小: 4064K

下载量: 134

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