【摘 要】
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提出了一种直接从形式背景出发,获得简化面向属性概念格的方法。针对一个形式背景,引入对象集和属性集上的相似度,产生对象邻域与属性邻域,进而根据对象的相似程度或属性的相
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提出了一种直接从形式背景出发,获得简化面向属性概念格的方法。针对一个形式背景,引入对象集和属性集上的相似度,产生对象邻域与属性邻域,进而根据对象的相似程度或属性的相似程度来调整对象邻域或属性邻域的大小,控制面向属性概念格节点的个数,实现对面向属性概念格的动态压缩。该方法可以分别从对象的覆盖和属性的覆盖两个角度压缩面向属性概念格中节点的个数,且压缩后的概念集为原概念集的子集,从而达到简化知识库的效果。
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依据AdaBoost思想对BP神经网络、线性判别式以及支撑向量机三种传统分类器进行强化训练形成强分类器。在传统训练的基础上，根据分类器的映射特点选择相应的预处理方法和权值分
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