张晓鹤,陈德刚,米据生

(华北电力大学 1.控制与计算机工程学院;2.数理学院,北京 102200;河北师范大学 3.数学科学学院;4.河北省计算数学与应用重点实验室,河北 石家庄 050024)

知识表示的重要方式之一就是规则,通常包含两部分内容,即条件与结论。条件是结论产生的必要条件,所以规则能够帮助完成对象分类、获取决策等任务。规则挖掘的一个重要工具就是形式概念分析理论。形式概念分析[1]于1982年由Wille教授提出,Ganter等[2]在其专著中进一步总结了形式概念分析相关知识。形式概念分析理论将对象与属性的内在联系用数学语言进行描述,进而获取规则。该理论已在信息检索[3-6]、故障诊断[7]、数据挖掘[8-9]、气象分析[10]等领域得到了广泛应用。

概念格的节点之间可以进行相互推理,在此基础上能够实现规则提取,它被认为是概念内涵之间的一种诱导关系[11-12]。在形式概念分析中,更为一般的规则通过蕴涵刻画属性之间的依赖关系。目前,已经有诸多学者针对形式背景中决策规则获取进行研究,形成了完整的理论体系[13]。Ishibuchi等[14]提出了一种从数值数据中生成模糊规则的算法,并利用产生的模糊规则进行模糊推理。於东军等[15]利用SOM对原始样本进行学习,再使用Wang-Mendel方法从SOM的原型向量中提取规则。王丽娟等[16]将多粒度理论与不完备决策系统结合,提出多粒度近似分布约简与规则获取方法。Kuznetsov[17]通过分析属性集之间的隐含关系提出了一种概念构造算法从而生成所有可能的基于概念的分类规则,也称假设。……