屬性探索算法研究.pdf

1、屬性探索算法是形式概念分析中通過詢問專家一系列問題來獲取包含關系知識的工具,它可以求出形式背景的所有內涵和主基。Baader等人于2004-2007年將FCA方法引入描述邏輯中,建立了初步的屬性探索算法。文章介紹了他們提出的屬性探索算法,在數(shù)學軟件MATLAB實現(xiàn)該算法,還研究了該算法會產生冗余計算的可能情形。然后從相關性的角度建立了兩種改進算法,并證明了它們的正確性。由于經典的描述邏輯只能對精確知識進行表示和推理,不能對不確定或不精確

2、知識進行表示和推理,為了讓描述邏輯能對不確定或不精確知識進行表示和推理,許多學者對經典的描述邏輯進行了擴充,粗描述邏輯是經典描述邏輯的一類重要擴充。本文將研究屬性探索算法在粗描述邏輯RALCQ系統(tǒng)有窮基問題的應用。本文的內容安排如下：第一章：前言。第二章：預備知識。第三章：屬性探索算法,本章主要介紹了屬性探索算法的設置及實例計算,在數(shù)學軟件MATLAB實現(xiàn)該算法。第四章：屬性探索算法的改進算法。本章主要研究了屬性探索算法會產生冗余計算的

3、可能情形,從相關性的角度建立了兩種改進算法,并證明了它們的正確性。第五章：屬性探索算法在粗描述邏輯RALCQ系統(tǒng)有窮基問題的應用。對于給定了基本解釋的粗TBox ,通過它的支持集合可以定義形式背景,運用形式概念分析中的屬性探索算法計算出該形式背景的一個屬性蘊涵基,即Duquenne-Guigues Base,得到算法3：第一：用算法2求出粗TB的支持集合P ；第二：由定義5.4.6構建形式背景K = (O , P , S )；第三：用算