【摘 要】
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形式概念分析(Formal Concept Analysis,FCA)与粗糙集理论(Rough Set Theory,RST)作为数据分析和知识获取的数学工具,已成为人工智能领域的重要研究方向.为了提高粗糙集理论
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形式概念分析(Formal Concept Analysis,FCA)与粗糙集理论(Rough Set Theory,RST)作为数据分析和知识获取的数学工具,已成为人工智能领域的重要研究方向.为了提高粗糙集理论在分类问题中的准确率,变精度粗糙集模型(Variable Precision Rough Set Model,VPRS)将条件概率引入经典粗糙集模型,通过定量分析系统中的不确定与不精确信息来改善分类效果.FCA中知识的近似刻画作为获取形式背景上不精确信息的重要研究方向,借鉴了粗糙集理论的近似研究方法,其基本思路是通过上下近似算子实现对目标的近似.然而这种方式没有考虑精度,因此无法度量所获信息的精确程度.故本文受VPRS的启发,提出形式概念分析中的变精度近似,用于对目标实现定量的近似刻画.具体内容如下:(1)定义基于外延的对象子集的α-近似与α-近似描述,以及基于内涵的属性子集的α-近似和α-近似实体.(2)讨论对象(属性)子集的α-近似描述(实体)与共性描述(实体)、可能性描述(实体)和必然性描述(实体)之间的关系,说明本文提出的形式概念分析中的变精度近似能够定量分析形式背景中的信息.(3)将形式概念分析中的α-下近似应用于决策形式背景中的α-决策规则获取,将α-上近似应用到冲突背景下的议题实施问题,从而说明本文提出的形式概念分析中的变精度近似的应用价值.
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