属性探索算法在知识发现中的应用研究  

Applying Attribute Exploration Algorithms to Knowledge Discovery

作　　者：张维[1,2] 赵小香[3] 曹发生[2] 余泉[1,2] 

机构地区：[1]黔南民族师范学院数学系,贵州都匀558000 [2]毕节学院逻辑语言与认知中心,贵州毕节5517000 [3]广西师范大学数学科学学院,广西桂林541004

出　　处：《毕节学院学报（综合版）》2010年第4期1-8,共8页Journal of Bijie University

基　　金：贵州省教育厅自然科学基金资助项目"含循环术语集描述逻辑系统推理机制"研究成果之一;项目编号:黔教科20090047;贵州省科学技术基金资助项目"描述逻辑系统的非标准推理的研究"成果;项目编号:黔科合J字[2009]2068号;广西研究生教育创新计划项目"属性探索算法研究"成果;项目编号:2009106020701M31

摘　　要：从人工智能的角度考虑,在具体的知识领域中,所有个体和属性构成了不同的形式背景。对于属性集合有穷,但是所有个体集合基数很大甚至无穷的研究领域的形式背景。我们设计扩充的属性探索算法求特定知识领域的Duquenne-Guigues基,并通过实例计算展示算法的功能。From a artificial intelligence viewpoint, In a specific knowledge domain, all the objects and attributes make up a formal context of itself. If its attribute set is finite, but the cardinality of object set is very large or even is infinite in the formal context of this knowledge domain. In this paper, We design the extending attribute exploration algorithms, which can find out the DuquenneGuigues base of the specific knowledge domain, and then we show the function of the algorithms by an example.

关 键 词：属性探索算法 知识领域 Duquenne—Guigues基 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] O141[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]