论文摘要
概念格理论,亦称形式概念分析,首先是由德国数学家R. Wille于1982年提出的,用于概念的发现、排序和显示。粗糙集理论是波兰数学家Z. Pawlak于同一年提出的一种数据分析的数学理论。粗糙集理论与概念格理论作为有效的,具有巨大潜力的知识发现工具,很受人工智能工作者的关注。目前,它们正在被广泛应用于模式识别、机器学习、决策分析、计算机网络、数据挖掘等领域。概念格和粗糙集理论从不同侧面来研究和表现数据中隐含的知识。形式背景是概念格理论的数据表现方式,概念格是其研究基础；而信息系统是粗糙集理论的数据表现方式,对象间的等价关系是其研究基础。虽是两种不同的理论,但从目标和方法论上来说,这两种理论有很多相似之处,把二者结合起来,研究它们之间的关系,将使我们能更好的分析数据,理解数据。本文主要研究了粗糙集与概念格的关系,具体内容如下：1.研究了面向属性概念格与分划的关系,给出从面向属性概念格到分划的方法,以及由分划构造面向属性概念格中概念外延的方法；类似的,讨论了面向对象概念格与属性分划的相互转化方法。2.通过研究有限个概念格的合成,提出一种多值背景概念格的构造方法。
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