基于相容模糊概念的规则提取方法

胡小康，王俊红

(山西大学 计算机与信息技术学院，山西 太原 030006)



基于相容模糊概念的规则提取方法

胡小康，王俊红

(山西大学 计算机与信息技术学院，山西 太原 030006)

摘要：概念格是具有严格数学模型的数据分析与规则提取的一种有效工具，大部分情况下是在完备的精确形式背景即二值背景下进行研究,然而在现实生活中遇到的大多数情况是不完备的模糊形式背景，不完备模糊形式背景中包含许多不确定的信息，其上的知识表示与完备形式背景下的知识表示既有区别又有联系。为了研究两者的内在联系，本文定义了相似模糊概念和相容模糊概念,构建了相似模糊概念格和建立了在不完备模糊形式背景下相容模糊概念之间的偏序关系，进而设计出面向不完备模糊形式背景下的关联规则挖掘算法.最后通过实验验证了该方法的有效性和可行性。

关键词：形式背景；概念格；相似模糊概念；相容模糊概念；知识获取；关联规则；偏序关系；相容关系

概念格也称为Galois格，又叫做形式概念分析，由德国的Wille[1]在20世纪80年代提出。概念格的每个节点是一个形式概念，概念格结构模型是形式概念分析中的核心结构，它描述了对象和属性之间的关系。概念格是研究知识表示和推理的理论，它具有严格的数学模型，已经在机器学习、数据挖掘、软件工程等领域[2-6]得到广泛的应用。

通常我们研究的形式背景是完备的，也就是对象和属性之间的关系是已知的，但是在实际应用中，大多数信息是模糊[7]的、复杂的。……