Based on rectangle theory of formal concept and set covering theory, the concept reduction preserving binary relations is investigated in this paper. It is known that there are three types of formal concepts: core concepts, relative necessary concepts and unnecessary concepts. First, we present the new judgment results for relative necessary concepts and unnecessary concepts. Second, we derive the bounds for both the maximum number of relative necessary concepts and the maximum number of unnecessary concepts and it is a difficult problem as either in concept reduction preserving binary relations or attribute reduction of decision formal contexts, the computation of formal contexts from formal concepts is a challenging problem. Third, based on rectangle theory of formal concept, a fast algorithm for reducing attributes while preserving the extensions for a set of formal concepts is proposed using the extension bit-array technique, which allows multiple context cells to be processed by a single 32-bit or 64-bit operator. Technically, the new algorithm could store both formal context and extent of a concept as bit-arrays, and we can use bit-operations to process set operations "or" as well as "and". One more merit is that the new algorithm does not need to consider other concepts in the concept lattice, thus the algorithm is explicit to understand and fast. Experiments demonstrate that the new algorithm is effective in the computation of attribute reductions.


翻译:基于正式概念的矩形理论和涵盖理论的设定,本文件对保留二进制关系的概念进行了调查,并知道存在三种正式概念:核心概念、相对必要概念和不必要的概念。首先,我们提出相对必要概念和不必要概念的新判断结果。第二,我们从相对必要概念的最大数量和不必要概念的最大数量中得出新的判断结果。从技术上讲,新的算法可以储存一个概念的正式背景和范围,例如,在保留二进制关系或决定正式背景的属性方面,从正式概念中计算正式背景是一个具有挑战性的问题。第三,基于正式概念的矩形理论,一种在保留一套正式概念的扩展的同时减少属性的快速算法正在使用扩展比拉拉技术,使多个背景单元格能够由单一32位或64位操作员处理。从技术上讲,新的算法可以储存一个概念的形式背景和范围,作为一小拉轨的概念,我们可以使用比特操作来设置操作“或”以及“和”。还有一个更大的优点是,新的算法不需要考虑新的算法中的其他概念的快速理解。因此,在精确的算算法中可以理解另一个概念是快速地解释。

0
下载
关闭预览

相关内容

iOS 8 提供的应用间和应用跟系统的功能交互特性。
  • Today (iOS and OS X): widgets for the Today view of Notification Center
  • Share (iOS and OS X): post content to web services or share content with others
  • Actions (iOS and OS X): app extensions to view or manipulate inside another app
  • Photo Editing (iOS): edit a photo or video in Apple's Photos app with extensions from a third-party apps
  • Finder Sync (OS X): remote file storage in the Finder with support for Finder content annotation
  • Storage Provider (iOS): an interface between files inside an app and other apps on a user's device
  • Custom Keyboard (iOS): system-wide alternative keyboards

Source: iOS 8 Extensions: Apple’s Plan for a Powerful App Ecosystem
专知会员服务
27+阅读 · 2021年7月3日
专知会员服务
14+阅读 · 2021年5月21日
机器学习组合优化
专知会员服务
108+阅读 · 2021年2月16日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
8+阅读 · 2021年7月15日
Arxiv
23+阅读 · 2021年3月4日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
Arxiv
8+阅读 · 2020年10月7日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
相关论文
Arxiv
8+阅读 · 2021年7月15日
Arxiv
23+阅读 · 2021年3月4日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
Arxiv
8+阅读 · 2020年10月7日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员