形式概念分析和粗糙集的融合技術與知識獲取研究

《形式概念分析和粗糙集的融合技術與知識獲取研究》是依託山西大學，由曲開社擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：形式概念分析和粗糙集的融合技術與知識獲取研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：曲開社
• 依託單位：山西大學

項目摘要

形式概念分析和粗糙集都是用來進行數據建模和數據分析的有效工具，形式概念分析獲取的知識具有層次清晰和邏輯性強的優點，而粗糙集能有效地處理複雜的、不精確的和不完備的信息系統。本課題將深入研究形式概念分析的梯級理論，進而基於多值形式背景完成形式概念分析和粗糙集理論的融合；針對信息系統，引入極大決策規則和決策推理規則的概念，探討信息系統上決策規則的完備性和無冗餘性，進而探索形式概念分析用於決策分析的新方法和新技術；在形式概念分析上引入包含度理論，發展形式概念分析的度量理論；融合粗糙集對不完備信息處理的方法，發展面向不完備形式背景的概念格模型和知識獲取方法。本課題的研究將豐富形式概念分析理論和粗糙集理論，對人工智慧與知識發現等相關領域的研究也有重要的理論意義和套用價值。

結題摘要

在眾多的數據分析與處理技術中，形式概念分析理論(概念格理論)以其具有堅實的數學理論支撐、能清晰地反映數據的代數結構(完備格)、獲取的知識層次清晰和邏輯性強等優點吸引了廣大研究者的興趣。近三年來，課題組跟蹤國際學術前沿，在形式概念分析中的規則(蘊涵)獲取、模糊概念格、概念格的擴展和概念格的套用等四方面進行了系統的研究，所獲研究成果不僅豐富了形式概念分析的理論框架，而且推動了形式概念分析的套用發展。具體來說，課題組圓滿完成了項目計畫，並取得了預期成果。主要包括以下方面：（1）在本領域的國內外重要學術期刊發表相關論文10篇，其中SCI收錄4篇，EI收錄1篇，二級主學報3篇；（2）取得了一些具有標誌性的研究成果；（3）培養研究生及青年教師5名；（4）研製了一個基於概念格和粗糙集的實驗系統。