【摘 要】
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多粒度形式概念分析是数据挖掘与知识发现的重要工具,现有的多粒度形式概念分析理论虽然有了应对含有多个条件属性粒度的方法,但并没有提出含有多个条件属性粒度和多个决策属性粒度的理论,也没有针对多个决策属性粒度的最优粒度选择的评价指标,这阻碍了形式概念分析的研究与发展。基于以上问题,本文将完善多粒度形式概念分析中多粒度决策属性的理论与方法,提出了广义多粒度形式概念分析的方法并给出了广义多粒度形式背景的最优
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多粒度形式概念分析是数据挖掘与知识发现的重要工具,现有的多粒度形式概念分析理论虽然有了应对含有多个条件属性粒度的方法,但并没有提出含有多个条件属性粒度和多个决策属性粒度的理论,也没有针对多个决策属性粒度的最优粒度选择的评价指标,这阻碍了形式概念分析的研究与发展。基于以上问题,本文将完善多粒度形式概念分析中多粒度决策属性的理论与方法,提出了广义多粒度形式概念分析的方法并给出了广义多粒度形式背景的最优粒度选择标准。具体研究内容及创新点如下:（1）本文在广义多粒度决策表的基础上借助正向尺度化方法把信息系统转化成形式背景,进而得到广义多粒度形式背景,并提出了广义多粒度形式背景的概念;（2）基于广义多粒度决策表最优粒度理论,提出了广义多粒度形式背景最优粒度的定义,以及广义多粒度形式背景的最优粒度选择标准;（3）将多目标优化方法与广义多粒度形式背景的最优粒度选择标准相结合,得到计算最优粒度的快速算法;（4）通过真实数据集,验证了广义多粒度形式背景最优粒度标准的合理性,同时表明:最粗条件属性粒度偏好的最优粒度算法优于最细决策属性粒度偏好的最优粒度算法;利用多目标优化得到的广义多粒度形式背景的最优粒度选择方法在时间上更有优势。
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