基于粒计算的概念格拓展模型
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作者单位:

同济大学电子与信息工程学院,同济大学电子与信息工程学院

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通讯作者:

中图分类号:

TP182

基金项目:

中国博士后科学基金(2014M560352);国家自然科学基金(61273304);国家自然科学基金(61202170);教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目(20130072130004)


Expanded Concept Lattice Based on Granular Computing
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    摘要:

    将粒计算融入到概念格研究中,结合相似度模型和概念格结构信息,提出一种基于粒计算的概念格拓展模型,其有助于扩展经典概念的内涵和外延,也有助于压缩概念的规模.该模型是概念格和粒计算融合研究的一次有益探索和尝试,同时对概念格拓展也不失为一种有效手段.

    Abstract:

    By introducing granular computing into concept lattice, and integrating similarity measure model and structure information of concept lattice, the paper proposes an expanded concept lattice model based on granular computing. It can help to expand intent and extent of classical concept, and also can effectively reduce the scale of concepts to some extent. The model is not only a useful attempt and exploration for the fusion of these two theories, but also an effective means of expanding the classical concept lattice.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

康向平,苗夺谦.基于粒计算的概念格拓展模型[J].同济大学学报(自然科学版),2016,44(7):1113~1120

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  • 收稿日期:2015-08-11
  • 最后修改日期:2016-05-25
  • 录用日期:2016-04-11
  • 在线发布日期: 2016-08-03
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