检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]广东工业大学计算机学院,广州510090 [2]清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室,北京100084 [3]广州市白云行知职业技术学校,广州510515
出 处:《计算机工程》2008年第24期16-18,共3页Computer Engineering
基 金:国家自然科学基金资助项目(60474072);广东省自然科学基金资助项目(04009465)
摘 要:形式概念格和粗集理论作为人工智能领域的2种有效而重要的数学方法,为知识处理和数据分析提供了一系列代数工具。该文研究形式概念格的复合粗集表示方法,证明了概念的内涵和外延都是某复合粗近似算子的不动点。结果揭示了形式概念格与粗糙近似空间之间内在的密切联系,对完善概念格分析的数学模型具有一定的作用。As two effective and important approaches from mathematic theory in artificial intelligence fields, the formal concept analysis and the rough set theory offers a serial of excellent algebraic tools for the data analysis and knowledge treatment. This paper studies the representation form of the concept lattice by the composition rough set, and proves that the concept intension and extension are respectively the fixed points of some composition rough approximate operators. The paper reveals the close inner relationships between the formal concept lattice and the rough approximate space, and it is useful to perfect the mathematic model of formal concept lattice.
分 类 号:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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