基于对象导出三支概念格的形式背景粒约简方法

形式背景的属性约简是形式概念分析的重要研究方向。针对形式背景人们提出了多种属性约简标准并建立了属性约简方法。本文研究形式背景基于对象导出三支概念格的约简问题,通过刻画对象之间的区分属性提出了一种新的粒约简计算方法,该方法无需构造基于对象导出的三支概念格;并证明了基于三支概念格的形式背景粒约简与基于粗糙集理论的分类约简等价。     

概念格在农地流转分析中的应用

针对农地流转已有研究模型不能完全满足不同研究目的需求这一问题,提出基于概念格理论解决农地流转研究中一些问题的方法。首先,选取化肥、有机肥、农药、劳动力、种子、农业长期投入、技术培训、机械共8个因子构建评价指标体系,并将此体系作为属性集,农户作为对象集,建立形式背景;其次,进行背景约简并找到该形式背景的概念格;最后,由概念格模型分析出满足某些评价指标的农户的组成,得到在一定的指标下完全满足条件的农户所具有的性质。通过这些示例了如何用概念格理论研究农户与评价指标之间的关系。在求取所需内容时,与基于统计的模型(如线性回归)相比,概念格方法减少了数据所占用空间,是农地流转研究的一个新思路。     

概念格理论与方法研究

概念格作为一种研究概念内涵与外延的有效工具,在规则提取与数据分析方面有着广泛的应用。讨论了概念格的构造、约简与规则提取,以及模糊概念格的相关内容,并对各种建格算法、约简算法加以论述,分析其与粗糙集的关系,最后提出了未来概念格的相关研究方向。     

基于知识量的决策表约简算法

提出决策属性集相对于条件属性集的知识量的概念,对决策表中属性的重要性进行了新的度量,并在此基础上,设计了一种基于知识量的约简算法,实例分析表明该算法能够有效得到决策表的约简。     

基于粗集理论的数据库知识发现的属性约简算法

讨论了Rough集理论中属性约简问题,提出了数据库知识发现过程中用于属性约简的基于属性重要性的约简算法,基于差别矩阵的属性约简算法和基于遗传算法的属性约简算法,从而可以导出数据库中属性约简问题的相对最优解。     

粗集理论中基于差别矩阵的属性约简算法

在传统差别矩阵的基础上,提出了改进的差别矩阵属性约简算法和基于逻辑差别矩阵的属性约简算法,提高了生成差别矩阵时的效率,减少了存储差别矩阵所用的存储空间,并提出了基于回溯思想的逻辑差别矩阵属性约简算法,得到最小约简。     

基于粗糙熵的时序数据属性约简及规则提取研究

分析了近似质量在提取非确定性规则方面的不足，并基于粗糙熵的预测成功度概念，结合时序数据特点，提出一种属性约简及规则提取策略．该策略在对时序数据进行属性约简时，采用粗糙熵与时间距离相结合的方法，使得最终得到的约简在时序方面是较优的,最后使用UCI数据库进行仿真实验，效果良好．该策略在工程领域处理时序数据方面有一定的应用价值．     

水产养殖水质预警指标约简算法研究

针对水质预警指标复杂冗余问题,提出基于关联属性重要度的水质指标属性约简算法。以属性依赖度和属性重要性为基础,根据每个条件属性对决策属性影响程度,引入属性关联重要性概念进行约简操作。通过计算属性关联重要性,挖掘水质指标之间的相互影响程度,进一步判别决策属性对条件属性的分类强度,并以鲈养殖水质为实例进行算法解析,以UCI数据集进行实验验证,结果表明此算法在冗余属性约简方面是有效可行的。     

基于可变精度的不完备信息系统粗集扩展模型及属性约简

在变精度的基础上,定义了变精度的重要性算子和变精度的近似约简等概念,并由此给出了一种基于变精度的属性约简算法.算法既能保证属性约简的准确性,又能通过对相似度α和精度β的调节增加其灵活性,从而得到一个满足相似度和精度要求的近似约简.同时,它也是完备信息系统的属性约简算法的推广(当α=1,β=0时).且通过实例分析说明算法的可行性和有效性.     

一个基于差别矩阵的属性约简改进算法

介绍了决策表的基于差别矩阵的属性约简方法,针对AM-RASR约简算法的不足,将叶东毅的对不相容决策表的求核思想融合进来,提出一个改进的算法,新算法通过在扫描数据过程中用冲突对象对差别集进行修正,可以有效地减少数据的存储量和计算量,并能适用于不相容决策表.最后通过一个UCI数据集的实验说明改进的算法是有效的.     

基于相容粒模型和三支决策的图像分类算法

晚清，先觉者们纷纷引进西方的政治学说来救亡中国，论述新“国民”成为梁启超构建民族国家观的重要途径。“国民”一词盛行之后，“国民之母”的话语也顺应而生。“国民之母”话语让原本严重丧失基本人权的女性转而被圣神化，而话语背后也蕴含了男性启蒙者们强国保种的政治意图以及对女性“母亲”角色的期待。     

形式概念分析中的粗糙集方法

粗糙集理论的一个重要研究方向就是通过可定义集和概念来近似不可定义集合和概念,包括了构造可定义集和定义近似算子的过程。将粗糙集方法引入形式概念分析,针对形式背景下的三种不同类型的概念格,通过构造近似算子,将不可定义集合用上下近似描述。本研究加深了对粗糙集理论和形式概念分析进行数据挖掘的理解。     

偏序集的完备化与形式概念分析

借用形式概念分析中构造粗糙概念的方法,给出偏序集的几种完备化构造.然后由偏序集诱导一个形式背景,讨论该形式背景下的粗糙概念与完备化的关系.最后得到本文给出的完备化与经典的Dedekind-MacNeille完备化同构的结论.     

城市燃气管网的风险识别

鉴于风险识别的方法大多以定性为主而缺乏客观评价的状况,提出了一种基于故障树分析和粗集理论的风险识别方法。利用故障树分析可以全面系统地找出影响燃气管道安全的各种因素,借助粗集理论中的属性约简算法对这些因素进行属性约简,最终识别出影响城市燃气管网的风险因素,可以为风险分析评价提供必要的依据。     

ABR处理垃圾渗滤液及其颗粒污泥的研究

利用ABR-HBR工艺对广州大田山垃圾渗滤液生物处理系统进行改造。结果表明,ABR可有效提高垃圾渗滤液的可降解性,进水BOD5/COD为0.1时,出水BOD5/COD值提高到0.3左右。通过控制回流比在ABR中实现良好的厌氧氨氧化功能,当进水氨氮浓度为427-543 mg/L时,出水氨氮浓度降至315-443 mg/L,氨氮的去除率达25%;利用探针对ABR厌氧污泥进行原位杂交,结果显示,ABR厌氧污泥中有大量氨氧化细菌。工程运行240 d后,在ABR中观察到厌氧颗粒污泥,颗粒污泥的产甲烷活性较同格中絮状污泥提高82.2%。ABR各格中颗粒污泥的粒径大小存在差异,中间格中的颗粒污泥粒径较大,平均为1.20 mm,两端格中颗粒污泥的粒径平均为1.02 mm。     

基于连续型条件属性的模糊规则约简算法

针对粗糙集对于连续域属性决策表的处理能力差以及不容易获得模糊集之间关系等问题,提出一种把模糊集和粗糙集结合起来的连续型条件属性模糊规则约简算法。该算法首先引入三角隶属度函数将连续属性值转化为模糊值,并使用离散模糊神经网络方法获得数据集之间关系。实例验证表明,采用该算法,用户可以根据实际决策需要和领域知识更改阈值,从而获得满意的模糊规则结果。