检索结果-内蒙古大学图书馆

现代情报 2025年第4期45卷 23-35页

作者：刘伟江马小雯王博吉林大学商学与管理学院吉林长春130012 北京航空航天大学美育中心北京100091

[目的/意义]为有效解决基元学习器和集成模型对单形态特定模式的依赖和局限,本文通过加大观察粒度将分类器拓展为可适应多形态混合模式的分类器,以期提升模型理解能力和分类能力。[方法/过程]本文以概念集替代原始特征,引入互斥概念集... 详细信息

[目的/意义]为有效解决基元学习器和集成模型对单形态特定模式的依赖和局限,本文通过加大观察粒度将分类器拓展为可适应多形态混合模式的分类器,以期提升模型理解能力和分类能力。[方法/过程]本文以概念集替代原始特征,引入互斥概念集和正交样本集的概念,对样本进行分离、归纳和融合,构建概念格融合模型,并从模型特质、模型能力、模型品质及过拟合4个方面对模型进行评价。[结果/结论]以亚马逊23971条评论为样本集的测算结果表明,概念格融合模型在准确性、稳定性、抗干扰性等方面都有较大提升,且模型评价结果表明该模型具有更佳的内在品质。

关键词：垃圾评论基元学习器集成模型概念格概念格融合模型

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概念格多属性渐减式构造

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软件学报 2015年第12期26卷 3162-3173页

作者：马垣马文胜辽宁科技大学软件学院辽宁鞍山114051

渐进式算法是概念格构造的重要方法之一,但以前的渐进式算法均为渐增式算法,即对象或属性都是增加的.实践表明,很多场合需要属性减少后的概念格.2013年,减少单个属性的渐减式算法已有研究,然而该算法只适用于单个属性,减少多个属性时,... 详细信息

渐进式算法是概念格构造的重要方法之一,但以前的渐进式算法均为渐增式算法,即对象或属性都是增加的.实践表明,很多场合需要属性减少后的概念格.2013年,减少单个属性的渐减式算法已有研究,然而该算法只适用于单个属性,减少多个属性时,该算法需要反复执行多次.研究了减少多个属性的一次性渐减式算法,该算法与减少单个属性的渐减式算法有相同的时间复杂度,但当,减少多个属性时,单属性的渐减式算法需要反复执行多次,而该算法只需执行一次.

关键词：形式概念概念格减少属性渐进式算法概念格构造

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概念格的内涵缩减与数据库推理依赖

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计算机研究与发展 2014年第1期51卷 96-103页

作者：薛金蓉安秋生郑军北京理工大学计算机学院北京100081 软件安全工程技术北京市重点实验室北京100081 山西师范大学数学与计算机科学学院山西临汾041004

值依赖是数据库推理问题研究的一个新课题.首先介绍了形式背景和概念格,提出了值依赖的形式概念模型.将数据属性的安全敏感级别引入到值依赖研究中,提出推理依赖及α极大推理依赖概念,并建立了形式概念格的内涵缩减与数据库推理依赖之... 详细信息

值依赖是数据库推理问题研究的一个新课题.首先介绍了形式背景和概念格,提出了值依赖的形式概念模型.将数据属性的安全敏感级别引入到值依赖研究中,提出推理依赖及α极大推理依赖概念,并建立了形式概念格的内涵缩减与数据库推理依赖之间的关系.进一步证明了由概念格的内涵缩减推导出数据库中完备的、无冗余的α极大推理依赖集.最后提出并实例验证了发现数据库中全部推理依赖集的算法.推理依赖是关系数据库中最重要的属性依赖关系之一,其研究对检测和消除数据库推理通道具有十分重要的意义.

关键词：值依赖概念格内涵缩减数据库推理推理依赖

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概念格理论与方法及其研究展望

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模式识别与人工智能 2020年第7期33卷 619-642页

作者：李金海魏玲张卓翟岩慧张涛智慧来米允龙昆明理工大学数据科学研究中心昆明650500 昆明理工大学理学院昆明650500 西北大学数学学院西安710127 郑州大学信息工程学院郑州450001 山西大学计算机与信息技术学院太原030006 燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 河南理工大学计算机科学与技术学院焦作454000 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

概念格理论与方法是形式概念分析研究中的基本内容,该研究已取得一系列的重要成果,主要集中在概念格模型推广、概念格构造、概念格约简、基于概念格的规则提取、概念知识空间、概念格的粒计算方法及概念格应用等研究方向.为了进一步促... 详细信息

概念格理论与方法是形式概念分析研究中的基本内容,该研究已取得一系列的重要成果,主要集中在概念格模型推广、概念格构造、概念格约简、基于概念格的规则提取、概念知识空间、概念格的粒计算方法及概念格应用等研究方向.为了进一步促进形式概念分析的研究与发展,文中对现有的概念格理论与方法进行梳理、总结与展望.特别地,指出上述研究方向中存在的关键科学问题,进行一些理论分析,并提出初步的研究思路,为今后解决这些问题提供有益的参考.

关键词：概念格形式概念分析粒计算粗糙集三支决策

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概念格节点的内涵缩减及其计算

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计算机工程 2001年第3期27卷 9-10,39页

作者：谢志鹏刘宗田合肥工业大学微型计算机应用研究所合肥230009 上海大学计算机学院上海200072

首先给出了概念结点的内涵缩减的形式化定义，然后，提出并证明了几个相关的定理，以此作为基础，设计出内涵缩减集计算的算法，最后，简要说明了基于内涵缩减的蕴含规则提取。

关键词：概念格内涵缩减蕴含规则算法程序设计语言

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概念格与关联规则发现

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计算机研究与发展 2000年第12期37卷 1415-1421页

作者：谢志鹏刘宗田合肥工业大学微型计算机应用研究所合肥230009 上海大学计算机学院上海200072

作为数据挖掘核心任务之一的关联规则发现已经得到了广泛的研究 .而由二元关系导出的概念格则是一种非常有用的形式化工具 ,它体现了概念内涵和外延的统一 ,反映了对象和特征间的联系以及概念间的泛化与例化关系 ,因此非常适于发现数据... 详细信息

作为数据挖掘核心任务之一的关联规则发现已经得到了广泛的研究 .而由二元关系导出的概念格则是一种非常有用的形式化工具 ,它体现了概念内涵和外延的统一 ,反映了对象和特征间的联系以及概念间的泛化与例化关系 ,因此非常适于发现数据中潜在的概念 .分析了概念格与关联规则提取之间的关系 ,根据需要对格结构进行了相应的修改 ,提出了相应的渐进式生成算法和基于概念格的关联规则提取算法 ,通过定理和性质对算法进行了说明并对关联规则进行缩减 .

关键词：概念格关联规则数据挖掘数据库知识发现

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概念格及其应用进展

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清华大学学报（自然科学版） 2000年第9期40卷 77-81页

作者：胡可云陆玉昌石纯一清华大学计算机科学与技术系北京100084

概念格是近年来获得飞速发展的数据分析的有力工具。从数据集中生成概念格的过程实质上是一种概念聚类过程。然而 ,概念格可以用于许多机器学习的任务 ,例如分类 ,关联规则的挖掘等。论文介绍了概念格的基本概念 ,讨论了现有的几种建格... 详细信息

概念格是近年来获得飞速发展的数据分析的有力工具。从数据集中生成概念格的过程实质上是一种概念聚类过程。然而 ,概念格可以用于许多机器学习的任务 ,例如分类 ,关联规则的挖掘等。论文介绍了概念格的基本概念 ,讨论了现有的几种建格算法和在格上提取规则的方法及相关系统和应用。另外 ,还介绍了格的剪枝及概念格和另一个新型数据分析工具粗糙集之间的关系。

关键词：概念格规则提取数据分析概念聚类过程

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概念格的分层及逐层建格法

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西南交通大学学报 2005年第6期40卷 837-841页

作者：谢润李海霞马骏宋振明西南交通大学理学院

给出了分层概念格重要性质:同层概念不可比和每个概念至少被1个上层的概念覆盖.得到了概念格上的对象映射和属性映射的一般计算公式和在对象化简过程中格结构不变的定理.由上述性质和定理,给出建格算法.此方法以概念格分层为基础,逐层建... 详细信息

给出了分层概念格重要性质:同层概念不可比和每个概念至少被1个上层的概念覆盖.得到了概念格上的对象映射和属性映射的一般计算公式和在对象化简过程中格结构不变的定理.由上述性质和定理,给出建格算法.此方法以概念格分层为基础,逐层建格.因为在建每层格的节点的过程中同时进行筛选,所以不会生成冗余重复的格节点.

关键词：概念格算法节点对象属性映射数据挖掘

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概念格在变压器故障诊断中的应用研究

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高电压技术 2006年第2期32卷 12-14,17页

作者：苏宏升李群湛西南交通大学电气工程学院成都610031

为解决变压器故障诊断中传统方法无法解决的知识发现与获取难题,以变压器故障诊断知识库为基础,建立相应的概念格结构,并在格上剪枝以协调目标信息库。从数据集中生成概念格过程的实质是概念聚类过程,应用广泛。应用格上的概念诊断变压... 详细信息

为解决变压器故障诊断中传统方法无法解决的知识发现与获取难题,以变压器故障诊断知识库为基础,建立相应的概念格结构,并在格上剪枝以协调目标信息库。从数据集中生成概念格过程的实质是概念聚类过程,应用广泛。应用格上的概念诊断变压器故障,能确定出不完整信息下的格节点对象集,再用粗糙隶属度法确定出各故障发生的概率。研究表明该法有一定的智能性和容错性,是一种有效的变压器故障诊断知识处理方法。

关键词：概念格变压器故障诊断粗糙隶属度

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概念格的属性渐减原理与算法研究

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计算机研究与发展 2013年第2期50卷 248-259页

作者：张磊张宏莉殷丽华韩道军哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 河南大学数据与知识工程研究所河南开封475004 中国科学院信息工程研究所北京100093

渐进式算法是概念格构造的一类重要算法,但大多关注于形式背景中对象或属性增加的情况.而当形式背景的属性减少时,已有的算法则需要重新构造概念格,较为费时.针对这一情况,研究了属性消减后从原概念格渐进式产生新概念格的理论和算法,... 详细信息

渐进式算法是概念格构造的一类重要算法,但大多关注于形式背景中对象或属性增加的情况.而当形式背景的属性减少时,已有的算法则需要重新构造概念格,较为费时.针对这一情况,研究了属性消减后从原概念格渐进式产生新概念格的理论和算法,并且算法时间复杂度较低.首先分析了原概念格和新概念格中节点间的映射关系以及从原概念格到新概念格中边(节点间的前驱-后继关系)的变化规律.在此基础上,提出了自顶向下和自底向上两种渐进式的概念格属性渐减算法.算法能够对原有概念格直接进行修改来得到新的概念格,避免了从形式背景重新构造概念格,时间复杂度降低为O(‖L‖·‖G‖·‖M‖).实验及分析表明,当属性减少时,能比传统算法节省大量的运行时间.

关键词：形式概念分析概念格属性渐减算法构造

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