搜索结果: 1-15 共查到“计算机科学技术 概念格”相关记录47条 . 查询时间(0.298 秒)
基于概念格的RBAC模型中角色最小化问题的理论与算法
形式概念分析 概念格 基于角色的访问控制 最小角色集
2013/6/7
基于概念格的RBAC模型是角色挖掘中的一个重要方向,在概念格上找出满足最小权限原则的最小角色集合有助于降低安全管理的复杂性.本文研究了在概念格的RBAC模型上的角色最小化问题及其算法.首先将角色最小化问题引入概念格模型,并给出了概念格模型上最小角色集、角色替代和角色约简的定义,和相关定理的证明.在此基础上建立了一个基于角色替代的角色最小化问题求解模型,并设计了一个贪婪算法.该算法以对象概念集为初始...
针对传统关联规则可视化方法无法展现数据间的频繁模式和关联关系,表示形式比较单一,缺乏多模式展现形式等问题，提出了一种新的多值属性关联规则可视化表示算法。该算法运用概念格理论对多值属性数据进行了重新定义和分类，将频繁项集和关联规则中的多值数据项分别以概念格结构进行表示，实现了频繁项集可视化展示和一对一、一对多、多对一、多对多及概念分层的多模式关联规则可视化展示。最后，以某省全员人口数据为基础对算法进...
基于概念格的神经网络日最大负荷预测输入参数选择
神经网络 概念格 属性约简 负荷预测
2011/1/26
针对电力系统中影响负荷预测精度的众多因素如何选择问题, 提出一种概念格属性约简算法, 采用该算法挖掘出与待预测负荷量相关性较大的各属性作为神经网络预测模型的输入参数, 降低了输入参数规模, 确保了负荷预测模型输入参数的合理性, 解决了神经网络模型输入参数的确定问题. 通过对重庆市某区实际日最大负荷数据的计算分析, 结果表明该算法提高了神经网络模型的预测精度, 从而证实了所提出约简算法的合理性和有效...
粗糙集、商空间及概念格中粒的统一描述
粒空间 直观粒 抽象粒 描述
2010/3/19
粗糙集、商空间及概念格被认为是粒计算研究的重要方面，之所以如此是因为其中均包含了粒的概念。为对这些来自不同领域的粒实施统一的描述，在给定的论域上构造了逻辑公式，由此引出了对应论域的粒空间，并给出了粒空间中抽象粒的定义。通过分析处理，证明了粗糙集、商空间和概念格中出现的粒都可以采用粒空间中的抽象粒予以描述，使得以不同方式获取的粒得到了统一，从而为粒计算的形式化定义提供了思路。
基于覆盖度函数的概念格约简
数据挖掘 形式概念分析 概念格
2010/2/4
该文针对基于概念格的大规模数据和规则挖掘中，概念节点数呈指数爆炸的问题，提出了概念覆盖度函数和概念格度量模型，进行概念格约简，从而使生成的标示概念格具有线性空间复杂度。给出了概念格约简的直求法、同步法和提取法3种算法。时空复杂度分析和仿真试验表明，所提方法可以大幅约简概念格规模，从而显著提高建格和规则挖掘效率。标示概念还具有特殊含义，在Web服务关系挖掘中有很好的应用。
采用二叉树结构生成概念格的算法
概念格 二叉树 渐进式算法
2009/12/10
概念格是数据分析的一种有力工具。而二叉树在数据结构中具有简单的存储结构。给出了一类具有特殊结构的概念格，针对这种类型的概念格，采用二叉树的结构对概念格的节点进行重新的组织，研究了基于添加对象的渐进式生成概念格的算法。利用这种二叉树的结构，在某些情况下可以减少判断不变概念或更新概念的范围，同时，结合实例说明了这种算法的有效性。
概念格上无冗余关联规则的提取算法NARG
形式概念分析 概念格 关联规则挖掘
2009/11/26
在数据挖掘中，关联规则是很有价值的一类规律。普通的挖掘算法会产生大量的规则，尤其是当最小支持度和最小可信度减少时，关联规则的数目急剧上升。如何对规则进行约减而又不丢失数据信息是消除冗余关联规则的关键。根据概念格的理论和冗余关联规则的性质，提出在概念格上提取无冗余关联规则的NARG算法。该算法可以得到最小的无冗余的关联规则集，而且不丢失任何信息，可有效提高关联规则生成的效率。
基于最大概念的概念格增量构造算法
形式背景 概念格 增量算法
2009/11/17
针对增量概念格构造过程中，节点更新和生成元判定效率较低、边更新阶段的复杂度较高等问题，提出基于最大概念的概念格增量构造算法，通过跟踪与概念格中的概念具有相同真实内涵的最大概念，简化生成元的判断过程。该算法缩小了寻找新生节点父节点时的搜索范围，避免对生成元非必要边的判断，提高构造概念格的速度。复杂度分析结果表明，该算法的时间性能优于其他同类算法。
具有分形特性的背景序列及其概念格
分形 概念格 分形背景序列
2009/11/4
在国内外首次研究分形与概念格这两大领域之间的联系，提出了一种形式背景序列，这个形式背景序列将对应一个单位正方形中的图形序列，而这个图形序列的极限是一个分形图形。给出了分形背景序列的形式化表示方法，研究了这种分形背景序列的概念格序列的计算方法。证明了这个分形背景序列的极限概念格中的概念个数具有Hausdorff特性；对相应的极限图形定义了一个全新的维数：概念分数维，展示了两大领域联系的更多数据表征。...
一种新的概念格并行构造算法
概念格 构造算法 并行算法
2009/11/3
概念格作为形式概念分析理论中的核心数据结构，在数据挖掘和知识发现、人工智能、信息检索、粗糙集[1]等领域得到了广泛的应用。概念格的构造在其应用过程中是一个主要问题。提出了一种基于闭包系统划分的概念格并行构造算法——Para_Prun算法，它将概念集合看作初始闭包系统，引入了子闭包系统的有效性判断，迭代生成相互独立的多个子闭包系统，然后在每个子闭包系统中独立生成概念，有效地提高了概念的求解速度。最后...
基于概念格的文本聚类
文本聚类 K-Means 评价函数
2009/9/18
针对文本聚类所面临的维数灾难、稀疏向量以及标准K-Means算法初始中心点选择的随机性等问题，提出了一种基于概念格的文本聚类算法，且该算法不需要评价函数。实验结果验证了该算法的有效性。
基于剪枝的约束概念格的渐进式构造算法
概念格 冗余信息 剪枝
2009/9/18
约束概念格是数据分析的一种有效工具，在其构造的过程中，大量的内涵之间比较操作是导致格的构造效率低下的主要原因之一。采用剪枝技术来消除构造过程中存在的冗余内涵比较，给出约束概念格渐进式构造算法PCCL。该算法利用父子节点内涵的严格单调关系，自顶向下扫描格节点，减少了新增对象属性集与原概念格节点内涵的比较次数，从而提高了约束概念格的构造效率。最后以天体光谱数据作为形式背景，实验验证了PCCL算法的正确...
一种基于索引的概念格分布式构造方法
数据挖掘 概念格 分布式构造
2009/9/17
现有的概念格并行/分布式构造算法在处理较大规模数据时,需要搜索大量不相关概念，降低了算法性能。为此,提出了一种基于索引的概念格分布式构造方法——LCBI，插入新概念时先利用索引快速找出新概念的极大相关概念，再对所有极大相关概念的子概念进行自顶向下地并行搜索以找出它们的交叉子概念，从而减少了搜索范围。理论分析和实验表明，在处理大规模稠密数据时，LCBI比其他分布式算法具有较明显的优势。
基于概念格的天体光谱离群数据识别方法
离群数据 密度系数 稀疏子空间
2009/9/8
在宇宙中, 寻求特殊的、未知的天体是人类探索宇宙奥妙所追求的目标之一, 天体光谱离群数据识别方法是实现该目标的有效手段之一. 将概念格中每个概念节点内涵描述为天体光谱数据特征子空间, 提出了一种天体光谱离群数据识别方法. 首先将概念节点的内涵缩减看作天体光谱特征子空间, 并依据稀疏度系数阈值确定稀疏子空间; 其次对于稀疏子空间, 依据稠密度系数判定祖先概念节点内涵是否为稠密子空间, 进而判断出概念...