模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2012, Vol. 25 Issue (6): 922-927    DOI:
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基于概念格的多层属性约简方法
杨凯,马垣
辽宁科技大学软件学院鞍山114051
Multi-Level Attribute Reduction Methods Based on Concept Lattice
YANG Kai, MA Yuan
School of Software,University of Science and Technology LiaoNing,Anshan 114051

全文: PDF (392 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 属性约简是粗糙集理论中的核心问题之一,概念格是进行知识表示和数据分析的一种有效工具。文中利用概念格作为约简工具,给出基于概念格的多层属性约简算法,提出相融可辨概念、相融等价概念、亏n级等概念,研究内涵亏值对分类能力变化产生的影响,给出概念格中形式背景约简的判定定理。文中算法能完备地求出所有可约简的最大属性集合,从而为概念格中属性约简提供一种有效方法。最后,通过实例分析和实验对比说明该约简算法的可行性与有效性。
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作者相关文章
杨凯
马垣
关键词 概念格内涵亏值属性约简等价关系    
Abstract:Attribute reduction is the kernel contents of rough set theory.Concept lattice is effective for knowledge representation and data analysis. Multi-level attribute reduction algorithm based on concept lattice is proposed by using concept lattice as reduction tool. The concepts including discriminable concepts, equivalent concepts and wane-n level are also introduced. The infuence of intent waned-value producing impact on the change of classification ability and the judge theorems of attribute reduction in concept lattice are mainly studied. The proposed algorithm discovers all the maximal reductions completely and an effective approach is presented to attribute reduction in concept lattice. Finally, a real example and experiment comparisons demonstrate both its feasibility and effectiveness.
Key wordsConcept Lattice    Intent Waned-Value    Attribute Reduction    Equivalence Relation   
收稿日期: 2011-11-25     
ZTFLH: TP181  
基金资助:国家自然科学基金资助项目(No.61074130)
作者简介: 杨凯,男,1981年生,博士研究生,主要研究方向为形式概念分析、数据挖掘、粗糙集等。E-mail:asyangkai@126。com。马垣,男,1941年生,教授,主要研究方向为数据库理论、形式概念分析、粗糙集等。
引用本文:   
杨凯,马垣. 基于概念格的多层属性约简方法[J]. 模式识别与人工智能, 2012, 25(6): 922-927. YANG Kai, MA Yuan. Multi-Level Attribute Reduction Methods Based on Concept Lattice. , 2012, 25(6): 922-927.
链接本文:  
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