【摘 要】
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知识表示与获取是人工智能领域的关键问题之一,规则提取是其中的一项重要研究内容。形式概念分析是针对大数据和不确定性知识的有效处理方法,被广泛应用于知识表示和数据挖掘
【机 构】
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太原理工大学电气与动力工程学院,太原理工大学大数据学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61402319),山西省自然科学基金(2014021022-4),山西省重点研发计划重点项目(201603D11200)资助
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知识表示与获取是人工智能领域的关键问题之一,规则提取是其中的一项重要研究内容。形式概念分析是针对大数据和不确定性知识的有效处理方法,被广泛应用于知识表示和数据挖掘等领域。形式概念分析可以实现决策信息系统的规则提取,首先将决策信息系统转化为形式背景生成概念,进而通过概念运算获取规则。然而,概念的生成是一项复杂的运算过程,且生成的规则往往存在冗余属性。在形式背景的基础上,定义并讨论了形式向量及其性质,构建了形式向量树形拓扑图,提出了一种基于形式向量的决策信息系统最简规则快速提取算法。引入粒度的思想,由粗到细求
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