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第1章 绪论1

1.1 研究背景及目的意义1

1.1.1 研究意义1

1.1.2 国内外研究现状分析2

1.2 经典概念格5

1.2.1 概念格的基本概念5

1.2.2 概念格的结构特征6

1.3 扩展概念格10

1.3.1 加权概念格10

1.3.2 随机概念格10

1.3.3 模糊概念格12

1.3.4 粗糙概念格13

1.3.5 区间值属性概念格14

1.3.6 P-概念格15

1.3.7 几种概念格的比较研究19

1.4 关联规则挖掘20

1.4.1 经典关联规则理论20

1.4.2 基于概念格的关联规则挖掘21

1.5 本章小结22

第2章 区间概念格的结构与性质23

2.1 区间概念格的提出23

2.2 区间概念格的定义及其结构23

2.2.1 区间概念格的定义23

2.2.2 区间概念的度量24

2.3 区间概念格的性质26

2.4 决策区间概念格28

2.4.1 基本概念28

2.4.2 决策区间规则29

2.5 本章小结30

第3章 区间概念格的构造算法与实现31

3.1 问题的提出31

3.2 概念格的构造算法31

3.2.1 批处理构造算法31

3.2.2 渐进式构造算法33

3.2.3 粗糙概念格的分层建格算法36

3.2.4 基于属性链表的概念格渐进式构造算法39

3.3 基于属性集合幂集的区间概念抽取50

3.3.1 属性集合幂集50

3.3.2 区间概念抽取50

3.3.3 基于属性集合幂集的区间概念抽取方法50

3.4 基于属性集合幂集的建格算法51

3.4.1 算法思想51

3.4.2 算法设计52

3.4.3 算法分析54

3.5 实例验证55

3.6 本章小结58

第4章 区间概念格的动态压缩59

4.1 问题的提出59

4.2 概念格的属性约简59

4.2.1 基于可辨识属性矩阵的属性约简59

4.2.2 基于区分函数的属性约简63

4.2.3 基于概念格同构下的属性约简64

4.3 基于覆盖的区间概念格动态压缩66

4.3.1 动态压缩原理66

4.3.2 动态压缩算法模型69

4.3.3 实例验证70

4.4 本章小结74

第5章 区间概念格的动态维护75

5.1 问题的提出75

5.2 概念格维护方法75

5.2.1 基于属性链表的概念格的纵向维护算法76

5.2.2 基于属性链表的概念格的横向维护算法79

5.3 区间概念格的动态维护原理84

5.3.1 纵向维护原理84

5.3.2 横向维护原理85

5.4 区间概念格的动态维护算法87

5.4.1 算法设计88

5.4.2 算法分析90

5.4.3 实例验证91

5.5 本章小结95

第6章 多区间概念格的动态合并96

6.1 问题的提出96

6.2 经典概念格的合并97

6.2.1 概念格合并的基本概念和定理97

6.2.2 经典概念格的合并算法98

6.3 区间概念格的纵向合并99

6.3.1 基本概念99

6.3.2 纵向合并的基本原理100

6.3.3 算法设计102

6.3.4 应用实例105

6.4 区间概念格的横向合并107

6.4.1 动态横向合并的基本原理107

6.4.2 算法设计109

6.4.3 应用实例112

6.5 本章小结115

第7章 区间概念格的带参数规则挖掘116

7.1 问题的提出116

7.2 概念格上关联规则挖掘116

7.2.1 基于概念格的关联规则挖掘算法116

7.2.2 从量化概念格中挖掘无冗余关联规则117

7.2.3 模糊关联规则的挖掘算法118

7.3 区间概念格带参规则挖掘122

7.3.1 区间关联规则及度量122

7.3.2 带参规则挖掘算法124

7.3.3 实例验证125

7.4 区间关联规则的动态并行挖掘算法129

7.4.1 区间关联规则纵向合并原理130

7.4.2 区间关联规则动态纵向合并算法132

7.4.3 实例分析135

7.5 本章小结139

第8章 区间概念格的参数优化140

8.1 问题的提出140

8.2 模糊概念格的参数选择及优化140

8.2.1 模糊概念格的λ-模糊关联规则140

8.2.2 λ参数优化142

8.3 基于学习的区间概念格参数优化149

8.3.1 基于参数变化的区间概念格结构更新149

8.3.2 区间概念格的参数优化算法153

8.3.3 模型分析154

8.3.4 应用实例154

8.4 基于遗传算法的区间参数优化157

8.4.1 优化思想157

8.4.2 优化算法157

8.4.3 算法分析160

8.4.4 实例验证161

8.5 基于信息熵的区间参数优化方法163

8.5.1 信息熵与信息量163

8.5.2 基于信息熵的区间参数计算方法163

8.5.3 模型验证165

8.6 本章小结168

第9章 区间概念格的应用169

9.1 引言169

9.2 FAHP中基于概念格的加权群体决策169

9.2.1 概念格在FAHP聚类分析中的应用170

9.2.2 FAHP专家权重系数的确定171

9.2.3 应用举例172

9.2.4 结论173

9.3 基于P-集合的本体形式背景抽取173

9.3.1 形式背景的动态抽取173

9.3.2 概念相似度计算174

9.3.3 实验仿真175

9.3.4 结论177

9.4 基于模糊概念格的气象云图识别关系模型及应用177

9.4.1 两时刻云团的属性评估178

9.4.2 模糊概念格的构造180

9.4.3 云团的相同判断180

9.4.4 实验结果与分析181

9.4.5 结论183

9.5 基于区间概念格的三支决策空间模型183

9.5.1 问题的提出183

9.5.2 基于区间概念的三支决策184

9.5.3 区间三支决策空间的构建187

9.5.4 基于区间三支决策空间的动态策略187

9.5.5 应用实例188

9.6 基于决策区间概念格的粗糙控制模型190

9.6.1 问题的提出190

9.6.2 决策区间概念格的构建191

9.6.3 决策区间规则挖掘算法191

9.6.4 粗糙控制决策区间规则挖掘192

9.6.5 应用实例194

9.7 本章小结198

参考文献199