属性拓扑理论及其应用
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作者张涛 著
出版社科学出版社
ISBN9787030527608
出版时间2017-05
装帧平装
开本16开
定价78元
货号1201516901
上书时间2024-09-30
商品详情
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目录
篇 基础知识
章 预备知识
1.1 形式概念分析
1.1.1 形式背景
1.1.2 形式概念
1.1.3 形式背景的子背景与形式概念
1.1.4 概念格与Hasse图
1.2 图论
1.2.1 图的定义与术语
1.2.2 图的存储结构
1.3 关联规则
1.3.1 关联规则基础
1.3.2 关联规则分类
1.4 本章小结
参考文献
第2章 属性拓扑的基本理论
2.1 形式背景预处理
2.2 属性拓扑的定义
2.3 属性拓扑的属性分类
2.3.1 顶层属性和伴生属性
2.3.2 父属性和子属性
2.3.3 全局属性、空属性与对等属性
2.4 属性拓扑的基础运算
2.4.1 增加属性
2.4.2 删除属性
2.4.3 合并属性
2.4.4 交换属性
2.4.5 子图合并
2.5 属性拓扑的转置：对象拓扑
2.6 决策连续形式背景的离散化
2.6.1 数据空间的色度学可视化
2.6.2 可视化空间离散化
2.6.3 形式背景生成
2.7 本章小结
参考文献
第二篇 概念计算
第3章 基于属性拓扑的全局形式概念搜索
3.1 算法基础
3.1.1 属性拓扑性质
3.1.2 属性拓扑的有序化处理
3.1.3 结点排序
3.1.4 路径的表示方法
3.2 结点搜索
3.2.1 结点搜索过程
3.2.2 结点搜索过程的数据更新
3.3 结点回溯
3.4 算法总流程
3.5 本章小结
参考文献
第4章 基于拓扑分解的并行概念计算
4.1 并行概念计算现状
4.2 属性拓扑的自下而上分解
4.2.1 基于Upper-set和Level的属性排序
4.2.2 属性拓扑的自下而上分解
4.3 BDAT的子属性拓扑约简
4.3.1 BDXT与概念之间的关联
4.3.2 BDAT子拓扑的约简
4.4 基于BDAT的并行概念计算算法
4.5 实验结果与分析
4.6 本章小结
参考文献
第5章 增量式概念认知学习
5.1 引言
5.2 增量式概念学习的形式背景处理
5.3 基于RDFFCS的增量式概念认知学习
5.3.1 新增对象的分类
5.3.2 对象拓扑的坍缩
5.3.3 递归式深度优先形式概念搜索
5.3.4 基于RDFFCS的增量式概念更新
5.4 基于概念树的增量式概念认知学习
5.4.1 路径更新对概念的影响
5.4.2 概念更新对概念树的影响
5.4.3 基于概念树的概念更新算法
5.4.4 算法流程
5.5 本章小结
参考文献
第6章 属性拓扑与概念格的双向转化
6.1 属性拓扑到概念格的转化
6.1.1 概念树的生成
6.1.2 属性拓扑到概念格转化关系
6.2 概念格到属性拓扑的转化
6.3 本章小结
参考文献
第三篇 关联分析
第7章 属性拓扑与频繁关联挖掘
7.1 属性拓扑与频繁模式树的二元关系描述
7.1.1 形式背景视角下的频繁模式树
7.1.2 属性拓扑和FP-tree的异同点
7.1.3 三种二元关系转化
7.2 属性拓扑到频繁模式树转化算法
7.3 频繁模式树到属性拓扑转化算法
7.4 本章小结
参考文献
第8章 属性拓扑与频繁关联规则
8.1 频繁净化形式背景
8.2 二元频繁模式挖掘
8.3 三元及以上频繁模式挖掘
8.3.1 频繁约简属性拓扑
8.3.2 BFSX算法
8.3.3 BFSW算法
8.4 算法总体流程
8.5 本章小结
参考文献
第9章 属性拓扑与偏序关联规则挖掘
9.1 属性偏序二元关系描述
9.2 双向转化的数学基础
9.3 属性拓扑到属性偏序的二元关系转化.
9.3.1 属性偏序到属性拓扑的二元关系转化
9.3.2 属性偏序到属性拓扑的二元关系转化
9.4 从属性拓扑到属性偏序转换算法
9.4.1 算法描述
9.4.2 算法示例
9.5 属性偏序到属性拓扑二元关系转化
9.5.1 算法描述
9.5.2 算法示例
9.6 本章小结
参考文献
0章 属性拓扑粒度关联规则挖掘
10.1 拓扑粒的基本概念
10.2 全网络边介数计算
10.2.1 单根结点属性权值计算
10.2.2 单根结点拓扑边介数计算
10.2.3 全网络边介数计算
10.3 基于拓扑分裂的属性拓扑粒结构划分算法
10.4 属性拓扑粒划分实验
10.4.1 属性拓扑的退化
10.4.2 粒结构划分
10.5 本章小结
参考文献
第四篇 记忆模型
1章 属性拓扑的记忆模型
11.1 引言
11.2 当前的记忆模型
11.2.1 记忆信息的三级加工模型
11.2.2 人脑记忆粒化模型
11.2.3 记忆机制的Object-Attribute-Relation(OAR)模型
11.2.4 遗忘曲线图
11.3 属性拓扑的记忆特性分析
11.3.1 认知的本质
11.3.2 记忆特性与属性拓扑
11.4 属性拓扑的记忆模型
11.4.1 人脑记忆特性的进一步挖掘
11.4.2 属性拓扑的激活模型
11.4.3 属性拓扑的遗忘模型
11.4.4 几种记忆模型的对比分析
11.5 本章小结
参考文献
2章 属性拓扑的记忆激活机制
12.1 属性拓扑激活
12.2 属性拓扑激活的认知分析
12.2.1 激活集的认知分析
12.2.2 新增集的认知分析
12.2.3 激活子网络结构的认知分析
12.2.4 属性拓扑的激活算法及其认知分析
12.3 实验
12.4 本章小结
参考文献
3章 属性拓扑的记忆遗忘机制
13.1 属性拓扑的遗忘模型
13.1.1 属性拓扑的属性分类阶段
13.1.2 属性拓扑的遗忘阶段
13.2 遗忘过程中的再刺激
13.2.1 基本概念
13.2.2 属性结点的直接刺激
13.2.3 属性结点的间接刺激
13.2.4 属性结点的再刺激分析
13.3 属性拓扑的遗忘算法
13.4 实验
13.5 本章小结
参考文献
彩图
内容摘要
本书以属性拓扑理论及其应用为主线，系统深入介绍属性拓扑理论及其应用的近期新研究成果。全书共14章，分为四大部分，分别是：基础理论、概念认知、关系挖掘和记忆模型。其中，基础理论部分介绍属性拓扑的现状、与相关学科的关系及属性拓扑的基础理论；概念认知部分分别从串行、并行与增量角度介绍如何利用属性拓扑进行概念学习，并介绍属性拓扑与概念格的关系；关系挖掘部分介绍基于属性拓扑的粒计算、关联关系分析与因果关系分析，并阐述属性拓扑与经典关系挖掘算法间的异同；在记忆模型部分，尝试利用属性拓扑构造一种认知记忆模型，并阐述记忆中唤醒与遗忘机制的性质与应用。全书注重系统性、严谨性、理论性、可读性和实用性，可以作为高等院校应用数学、计算机、信息科学、系统工程等专业高年级本科生及研究生的教学用书，也适合作为相关专业科研工作者的参考辅导工具书。
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