基于粗糙集与概念格相韵合的数据分析理论与方法研究

项目名称： 基于粗糙集与概念格相韵合的数据分析理论与方法研究

项目编号： No.61173181

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 计算机科学学科

项目作者： 邵明文

作者单位： 青岛理工大学

项目金额： 50万元

中文摘要： 粗糙集和概念格理论在数据挖掘和知识发现方面已经成为两个重要和热点研究领域，作为两种具有很大潜力的数据分析方法，成功应用于很多领域。本课题将粗糙集和概念格两种数据分析方法相韵合，结合模糊集、偏序理论、包含度理论，提出基于粗糙集和概念格理论的韵合数据分析方法，为数据分析提供相互关联、补充和推进的方法，主要研究内容包括：(1) 粗糙集的等价分类和概念格的外延分类两种分类之间的关系；(2) 经典概念格基于粗糙集中二元关系的属性约简方法，集值形式背景基于集值信息系统的属性约简方法；(3) 基于粗糙集方法的模糊形式背景合成与分解知识获取方法；(4) 基于粗糙集和基于概念格的信息表属性约简、属性特征和决策规则关系。通过本课题的研究，进一步发展和完善粗糙集和概念格理论，为复杂系统中的知识获取和不确定性推理提供新的理论基础，相关研究成果将对数据挖掘、信息检索、机器学习等学科领域的实际问题具有广泛的应用前景。

中文关键词： 粗糙集；概念格；信息系统；知识约简；知识发现

英文摘要：

英文关键词： Rough set；concept lattices；information systems；knowledge reduction；knowledge discovery