概念格在不完备形式背景中的知识获取模型

• 作者: 康向平 武燕 王雯
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 概念格 粗糙集 不完备形式背景 等价类 极大相容类 信息粒化 数据处理
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 1048-1055
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 字数: 6365字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201809021

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王雯	太原工业学院自动化系	10	15	2.0	3.0
3	康向平	同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室	5	17	3.0	4.0
7	武燕	太原理工大学信息工程学院	2	6	1.0	2.0