【摘 要】
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概念格是以概念为元素的偏序集,通常可以对形式背景描述的完备信息系统进行分析和处理.然而在多数情况下信息系统是不完备的.粗糙集理论是一种刻画不完整、不确定性问题的有
【机 构】
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太原理工大学大数据学院; 太原理工大学信息工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61402319,61403273);山西省自然科学基金项目(2014021022-4)
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概念格是以概念为元素的偏序集,通常可以对形式背景描述的完备信息系统进行分析和处理.然而在多数情况下信息系统是不完备的.粗糙集理论是一种刻画不完整、不确定性问题的有效方法.针对此问题,从粗糙集的角度出发,基于概念格理论定义了一种描述不完备信息系统的增广形式背景,在此基础之上,定义并讨论了极概念与极概念格及其相关性质,进而提出了增广形式背景的极概念生成算法;为了获得更加简洁的决策规则,同时提出了一种新的无冗余属性的决策规则获取算法.最后,通过实例计算和UCI数据集的对比实验,验证了算法的可行性与有效性.特别地,当信息系统完备时,极概念将退化为经典的概念.
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