【摘 要】
                                :
                                利用概念格作为属性约简的数据模型,对概念格上的父子关系和内涵属性来源进行了分析:在概念格中任意若干个概念如果存在共同的子概念,那么只存在一个共同的子概念;概念的属性
                              
 
                                【机 构】
                                :
                                河南理工大学计算机科学与技术学院,上海大学计算机工程与科学学院
                              
                             
                           
                                                       
						   
                                【基金项目】
                                :
                                 国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60575035).
                              
                            
                        
                        
                            
                                论文部分内容阅读
                            
                            
                                利用概念格作为属性约简的数据模型,对概念格上的父子关系和内涵属性来源进行了分析:在概念格中任意若干个概念如果存在共同的子概念,那么只存在一个共同的子概念;概念的属性有两种来源,其一是继承的父节点的属性,其二是概念细化过程中增加的属性。相应地提出了两条内涵缩减的规则:如果一个节点只有一个父节点,那么其内涵缩减来源于它的内涵与父节点内涵的差集;如果一个节点有两个或两个以上的父节点,那么其内涵缩减来源于任意两个父亲节点属性的并集。然后对两条规则进行了证明,并设计了计算内涵缩减的算法。
                            
                        
                        
                        
                            其他文献
        
 
                            
                                
                                
                                    P-M模型利用扩散偏微分方程进行图像平滑,通过随梯度自适应变化的扩散系数实现去除噪声的同时保护图像边缘特征,为进一步提高图像视觉效果,希望在图像边缘附近进行逆扩散以增强边缘特征,为此提出了实现自适应边缘增强的P-M模型。该改进模型中的边缘增强作用基于shock滤波器逆扩散方程,通过设置随梯度自适应变化的逆扩散系数而实现。实验结果表明,相比经典P-M模型,改进模型能使去噪后的图像有更好的主观视觉效果                                
                                
                             
							 
                            
                                
                                
                                    通过对信息技术环境下流通书库排架中的职能变化和效率因素的阐述,分析了图书馆同仁们对排架中一些效率因素的改进办法,在此基础上提出了一些图书馆提高流通库排架效率的措施                                
                                
                             
							 
                            
                                
                                
                                    Chan-Vese提出的"无边活动轮廓"模型(C-V模型)是一个著名的基于区域的图像分割模型,它是基于Mumford-Shah泛函和二值PC函数(目标区域取一个值,背景区域取另一个值)解决图像分割问题的。在C-V模型中,定义能量泛函的面积项的系数被要求为非负值,这个要求限制了模型适用的范围。实验研究表明:面积项系数取负值时,C-V模型能够分割某些原来不适用的图像。                                
                                
                             
							 
                            
                                
                                
                                    为解决取得特征向量维数过高问题,提出了一种改进的粗糙集属性约简算法。运用几何特征点方法得到人脸表情的局部特征向量,引入粗糙集理论,用改进的属性约简算法对提取到的表情特征进行优化选择,去掉冗余特征和对表情分类无用的不相关信息。实验结果显示,该方法不仅实现方便,识别率高,识别所用的时间也大大减少,充分表明了该方法的有效性。                                
                                
                             
							 
                            
                                
                                
                                    “国培”最大化地促进了教师专业化发展,得到了少数民族地区广大农村教师的好评。但是,国家随后展开的大规模教师培训使很多西部地区培训院校在应对时措手不及,在培训过程中                                
                                
                             
							 
                            
                                
                                
                                    给出了不协调集值决策信息系统的两种属性约简方法:分配约简和部分一致约简。分配约简保持所有对象的可能决策类不变,部分一致约简保持部分对象的一致决策不变。给出了这些约                                
                                
                             
							 
                            
                                
                                
                                    基于待分割目标的灰度特征分布,提出了一种能自适应地改变生长准则参数的区域生长方法。将该自适应区域生长算法与GVF-Snake模型相结合用于高分辨率遥感影像道路提取,即用自适应区域生长方法提取出大致的道路区域,对生长出的道路图,利用数学形态学进行内部腐蚀并获得道路区域轮廓线,以该轮廓线作为GVF-Snake模型的初始轮廓,利用GVF-Snake模型进行道路跟踪,得到最终的道路提取结果。实验结果表明该                                
                                
                             
							 
                            
                                
                                
                                    通过对运动想象脑电信号的分类,对受试者进行身份识别。采用一种盲源分离算法——二阶盲辨识对运动想象脑电信号进行处理,提高运动想象脑电信号的信噪比,进而采用Fisher距离对处                                
                                
                             
							 
                            
                                
                                
                                    利用分隔网片将桁拖网渔具网囊分为上下2层(虾囊和鱼囊)以实现虾类和鱼类渔获分离,对于改善桁拖网渔具作业性能、提高目标种类渔获质量以及实现选择性捕捞具有重要的意义。为分                                
                                
                             
							 
                            
                                
                                
                                    在已有的相对属性约简算法中,差别矩阵方法是一种设计属性约简的常用方法。基于系统熵的属性约简是一种新型的属性约简,对于这种属性约简,目前还没有差别矩阵方法去设计其属