形式概念分析中的知識表示與知識獲取.pdf

1、形式概念分析是德國學者wille于1982年作為一種數(shù)學理論首先提出的，概念格結構模型是它的核心數(shù)據(jù)結構。概念格本質上描述了對象和屬性之間的聯(lián)系，表明了概念之間的泛化和例化關系，其相應的Hasse圖則實現(xiàn)了對數(shù)據(jù)的可視化。目前形式概念分析已被廣泛地研究，并應用到機器學習、軟件工程和信息獲取等領域。 本文跟蹤國際學術前沿，主要對形式概念分析中的知識表示和知識獲取進行系列研究，所獲研究成果不僅從理論上豐富和發(fā)展了形式概念分析，而且由

2、于它們的廣泛應用背景，這些結果同樣具有重大的應用價值。 本文獲得了以下主要成果： (1)在形式背景上建立了三個偏序集：G偏序集、M偏序集和GM偏序集，并將包含度的概念引入到三個偏序集上。討論了偏序集上的偏序關系和包含度與概念格之間的聯(lián)系，并且證實了形式概念分析中的內涵、外延和蘊涵規(guī)則均可歸結為偏序集上的序表示及包含度表示，這將有助于人們深刻理解形式概念分析中概念的含義及概念格的結構，為從定量分析角度研究形式概念分析提供了

3、依據(jù)。 (2)在形式概念分析中引入了決策背景和決策規(guī)則的概念。鑒于提取決策規(guī)則的時間復雜度，提出了一條推理規(guī)則來減少生成決策規(guī)則的數(shù)目?；谕评硪?guī)則，引入了α極大決策規(guī)則的概念，證明了所有的α極大決策規(guī)則集是完備的及無冗余的，最后討論了該規(guī)則集的生成方法。(3)利用形式概念分析中名義梯級背景的概念，對信息系統(tǒng)進行平面梯級得到了衍生的形式背景，證明了粗糙集理論中的劃分、上下近似、獨立、依賴、約簡等核心概念都可以在相應的衍生背景中進