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概念格在不完备形式背景中的知识获取模型

作者:王雯; 康向平; 武燕 太原工业学院自动化系; 山西太原030008; 太原理工大学信息工程学院; 山西太原030024; 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室; 上海201804; 同济大学计算机科学与技术系; 上海201804
概念格   粗糙集   不完备形式背景   等价类   极大相容类  

摘要:为了使概念格模型具有更强的数据处理能力,消除不完备信息带来的影响,针对经典概念格的局限性,本文将粗糙集中的粒化思维融入到概念格中。首先探讨了概念格视角下的信息粒化方法,然后提出了基于等价类和基于极大相容类的知识获取方法,最后给出了实例分析。这些方法一方面有助于概念格与粗糙集的融合,另一方面也为探索不完备形式背景的分析处理机制提供了有益思路。

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