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《山东大学学报(理学版)》 ›› 2021, Vol. 56 ›› Issue (1): 75-82.doi: 10.6040/j.issn.1671-9352.4.2020.149

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基于可能属性分析的粒描述

唐洁1,2(),魏玲1,2,*(),任睿思1,2,赵思雨1,2,3   

  1. 1. 西北大学数学学院, 陕西 西安 710127
    2. 西北大学概念、认知与智能研究中心, 陕西 西安 710127
    3. 咸阳师范学院数学与信息科学学院, 陕西 咸阳 712000
  • 收稿日期:2020-06-19 出版日期:2021-01-01 发布日期:2021-01-05
  • 通讯作者: 魏玲 E-mail:15385559385@163.com;wl@nwu.edu.cn
  • 作者简介:唐洁(1995—)，女，硕士研究生，研究方向为形式概念分析、粗糙集理论和粒计算. E-mail: 15385559385@163.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(61772021);国家自然科学基金资助项目(62006190);陕西省教育厅科研计划资助项目(19JK0929)

Granule description using possible attribute analysis

Jie TANG1,2(),Ling WEI1,2,*(),Rui-si REN1,2,Si-yu ZHAO1,2,3   

  1. 1. School of Mathematics, Northwest University, Xi'an 710127, Shaanxi, China
    2. Institute of Concepts, Cognition and Intelligence, Northwest University, Xi'an 710127, Shaanxi, China
    3. College of Mathematics and Information Science, Xianyang Normal University, Xianyang 712000, Shaanxi, China
  • Received:2020-06-19 Online:2021-01-01 Published:2021-01-05
  • Contact: Ling WEI E-mail:15385559385@163.com;wl@nwu.edu.cn

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62

PDF (PC)

345

摘要：

粒计算是一种利用粒化信息的思想解决复杂问题的方法和有效工具。在粒化的过程中常常需要对粒进行描述, 因此粒描述成为了粒计算的一个基本问题。本文在考虑基于必然属性分析的粒描述基础上, 提出了基于可能属性分析的粒描述。首先, 将面向属性概念的外延看作形式背景上的可定义粒, 给出了可定义粒的描述方式; 然后, 利用概念的稳定性, 给出概念的极小生成子对可定义粒进行精简化描述; 最后, 通过任务分配的例子说明基于可能属性分析的粒描述的优势。

关键词: 粒计算, 粒描述, 形式概念分析, 稳定性, 可能属性

Abstract:

Granular computing is a method and effective tool of solving complicated problems by using information granularity. During the process of granularity, it is often accompanied with granule description, and granule description becomes a fundamental problem in granular computing. Inspired by necessary attribute analysis, this paper proposes granule description using possible attribute analysis. First, taking the extents of property oriented concepts as definable granules in the formal context, and defining the description of definable granule. Then, using the stability of concepts to define minimal generator of concept so that definable granule's description becomes concise. Finally, the advantage of granule description using possible attribute analysis is discussed by an example of task assignment.

Key words: granular computing, granule description, formal concept analysis, stability, possible attribute

中图分类号: 

  • O29

表1

形式背景K"

G a b c d e f
1 × × ×
2 × ×
3 × × ×
4 × × × ×
5 × × × ×
6 × ×

图1

面向属性概念格Lp(G, M, I)"

表2

非平凡正可定义粒及其极小生成子"

正可定义粒 面向属性概念 δB(C) 极小生成子
1246 (1246, abdef) ≥1/2 abdef
346 (346, abcef) ≤1/2 ace
125 (125, abcdf) ≤1/2 bcdf
136 (136, acdef) ≤1/2 ace
236 (236, abcde) ≤1/2 ace
36 (36, ace) ≥1/2 ace
46 (46, abef) ≥1/2 abef
26 (26, abde) ≤1/2 ae/bd
16 (16, adef) ≤1/2 ae
12 (12, abdf) ≤1/2 bd
25 (25, bcdf) ≥1/2 bcdf
1 (1, adf) ≥1/2 adf
2 (2, bd) ≥1/2 bd
6 (6, ae) ≥1/2 ae

表3

正可定义粒族及其极小生成子"

正可定义粒族 极小生成子
1246 abdef
346, 136, 236, 36 ace
125, 25 bcdf
46 abef
26 ae或bd
16, 6 ae
12, 2 bd
1 adf

表4

并不可约元及其极小生成子"

并不可约元 极小生成子
(36, ace) ace
(46, abef) abef
(25, bcdf) bcdf
(1, adf) adf
(2, bd) bd
(6, ae) ae

表5

形式背景Kc"

G a b c d e f
1 × × ×
2 × × × ×
3 × × ×
4 × ×
5 × ×
6 × × × ×

图2

面向属性概念格Lp(G, M, Ic)"

表6

非平凡负可定义粒及其极小生成子"

负可定义粒 面向属性概念 δB(C) 极小生成子
1346 (1346, bcdef) ≤1/2 bcdf
346 (346, bcdf) ≥1/2 bcdf
245 (245, acdef) ≤1/2 acef
145 (145, abcde) ≤1/2 ae/cd
125 (125, abcef) ≤1/2 acef
35 (35, abdef) ≤1/2 ae
25 (25, acef) ≥1/2 acef
45 (45, acde) ≤1/2 ae/cd
14 (14, bcde) ≤1/2 cd
15 (15, abce) ≤1/2 ae
1 (1, bce) ≥1/2 bce
3 (3, bdf) ≥1/2 bdf
4 (4, cd) ≥1/2 cd
5 (5, ae) ≥1/2 ae

表7

负可定义粒族及其极小生成子"

负可定义粒族 极小生成子
1346, 346 bcdf
245, 125, 25 acef
145, 45 ae或cd
35, 15, 5 ae
14, 4 cd
1 bce
3 bdf
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