摘要：在认知学习过程中,学习者可能学习并掌握某些技能,但知识状态却无法发生改变.在此情形下,根据学习者知识状态的改变不足以对其技能进行准确评估,因此,文中基于技能函数,运用形式概念分析的方法寻找学习路径并进行技能评估.首先,介绍后继状态、有效技能和良好技能函数的概念.然后,基于形式背景,在两种情形下讨论技能函数满足良好性的条件,得到满足良好性条件下可进行逐步有效学习和有效评估的结果,并设计获取良好技能背景、良好技能函数及寻找学习路径的算法.最后,在两个数据集上进行实验分析,验证文中算法的有效性,并且得出如下结论:基于良好技能函数得到的学习路径图,不仅可有效指导学习者进行学习,还可根据学习者知识状态的变化评估其是否掌握相应的有效技能.

摘要：属性重要度和属性约简都是形式概念分析研究中的关注重点.通过信息粒的角度,文中提出基于信息熵研究形式背景的属性约简的一些方法.首先,给出形式背景的信息熵、条件熵及互信息等定义,通过条件熵对协调的决策形式背景进行属性约简,得到形式背景的粒协调和熵协调是等价的.然后,在熵不协调的决策形式背景中定义有限信息熵、有限条件熵和有限互信息,利用有限条件熵对不协调的决策形式背景进行属性约简.最后,基于属性重要度分别设计熵协调和熵不协调的决策形式背景的属性约简算法,通过数值实验验证文中算法的有效性.

摘要：同构生成概念格是获取概念格的另一途径,而形式背景同构判定是这一方法的前提,也是决定整个算法时间复杂度的关键。本文提出的基于等价类法的形式背景同构判定算法,有效地提高了同构判定的效率。结合形式背景的分解和约简等手段,为概念格的构造提供了一种有实用价值的方法。本文对该方法的原理和算法设计进行了较详细的讨论,并通过实验,验证了算法的正确性和有效性。

摘要：形式概念分析是知识表示与挖掘的重要工具,而形式背景是形式概念分析中的基本概念之一。针对形式背景中对象集在给定属性集内是否拥有相同属性的问题,同时也为解决如何在计算中消除无关属性的问题,提出了新的属性约简类型,即内积约简。首先在形式背景中给出了内积概念;然后利用关系系统的约简理论和方法定义内积约简,并提出了基于差别矩阵的内积约简算法,以得到形式背景下的全部约简,在此基础上,通过交运算可以得到约简核;当属性增加时,设计了增量内积约简算法。最后结合传染病网络探索内积约简的应用,在模拟案例中属性数量从6个约简到2个。模拟结果表明,内积约简具有可行性和可解释性,达到了知识约简目的。

摘要：基于问题解答的多分评估体系,运用形式概念分析的方法构建多分知识结构、寻找学习路径以及评估操作程序,其目的是为了能够有效指导学习。首先,提出由操作程序形式背景概念格构建多分知识结构的方法。其次,引入良好操作程序形式背景,在此背景下可进行逐步学习和有效评估操作程序。最后,设计析取模型下寻找学习路径的算法步骤,并举例说明算法步骤的有效性。

摘要：基于阶形式背景核的概念格同构生成是一种新的概念格获取方法。其中阶形式背景核的构造是基础。根据n阶形式背景核的概念,提出了阶形式背景核的基本算法,并通过限制冗余形式背景的生成,对算法进行了改进。最后经过实验,验证了改进算法相对基本算法效率更高。

摘要：针对现有的本体合并方法在进行合并时需要人工参与,比较费时费力,且合并结果受人为影响过大等缺点,提出了一种基于形式概念分析的本体合并方法——FCA-OntMerge(formal concept analysis based ontology merging method)。该方法首先将本体中的数据直接转化为形式背景(概念格的数据存储方式),然后利用概念格严谨和完善的数学原理进行合并,最后生成新的本体。实验结果表明,该方法能很好地解决本体异构的问题。

摘要：为了最大限度地抽取出形式背景中的粗糙形式概念,以便为粗糙概念格的构建提供完整的信息源,对粗糙形式概念的抽取进行了研究,提出了粗糙形式概念抽取的属性集合幂集方法。其操作要点为:粗糙形式概念的内涵由属性集合幂集方法所求得的子集确定,粗糙形式概念的外延由属性集合幂集所对应对象的上下近似集确定。该方法实现了粗糙形式概念的抽取,保证了从形式背景中抽取出概念的完整性,并能发掘一些隐含的概念,该方法简单快捷,易于计算机实现。

摘要：三支概念构建是三支形式概念分析的研究内容之一。为丰富三支概念的研究内容,利用矩阵结构,提出一种三支概念构建算法。首先,给出属性矩阵的定义,并设计利用属性矩阵构建属性三支概念的算法过程,对实例进行算法运算,以此对算法步骤进行说明,对算法正确性进行了相应验证。其次,定义对象矩阵,并设计依据此矩阵构建对象三支概念的算法,对实例进行算法运算。经上述研究验证,所提算法正确且有效。研究结果为三支概念在数据处理中的应用提供了更多选择。

摘要：给出形式背景新的差别矩阵,利用差别矩阵定义概念与子概念格的特征函数,得到形式背景属性协调集及概念格中存在相似概念的判定定理。采用差别矩阵和特征函数,设计计算概念与子概念格(包括概念格)属性约简的方法,通过实例表明该约简方法的可行性与有效性。