【摘 要】
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在实际应用中,当数据集中的对象集和属性集发生变化时,虽然可以重新进行认知,但认知效率低、耗时长.增量式概念认知方法可以一定程度上提高认知效率,但是此方法并没有考虑到形式背景做减量变化、认知算子阈值变化、隶属度变化等情况的动态认知问题.为解决上述问题,本研究提出了两种概念认知的动态学习方法,具体工作如下:（1）提出了正域视角的动态概念认知方法.首先,当形式背景做增量、减量变化时,将变化后的形式背景分
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在实际应用中,当数据集中的对象集和属性集发生变化时,虽然可以重新进行认知,但认知效率低、耗时长.增量式概念认知方法可以一定程度上提高认知效率,但是此方法并没有考虑到形式背景做减量变化、认知算子阈值变化、隶属度变化等情况的动态认知问题.为解决上述问题,本研究提出了两种概念认知的动态学习方法,具体工作如下:（1）提出了正域视角的动态概念认知方法.首先,当形式背景做增量、减量变化时,将变化后的形式背景分成四部分,结合三支决策中的正域概念建立了两条公理,并在此基础上进行动态概念认知.然后,给出了面向对象的概念认知算法.数据实验说明了算法的有效性.（2）提出了一种认知算子阈值变化的动态概念认知方法.利用增量算子对概念的更新,并建立了一个可以处理认知算子阈值和形式背景隶属度同时发生变化的认知系统.数据实验验证了此方法的有效性.
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