一种基于因素空间的对象分类方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于因素空间的对象分类方法，其特征在于，基于因素空间理论对多域值属性影响对象集合进行聚类分析，提出了以研究对象为中心的图形化域值属性表示方法属性圆，属性圆可以表示无穷多个域属性对对象的影响；其包括如下步骤：先基于属性圆概念进行对象的相似性分析，后为计算方便将图形定义转化为数值相似性定义，进而研究了对象集合的聚类分析方法；本发明可用于考虑多域值属性影响对象集合进行聚类分析。
【专利说明】—种基于因素空间的对象分类方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及系统工程，特别是涉及考虑多域值属性影响的对象集合进行聚类分析。
【背景技术】
[0002]在对某电器系统安全性进行调研时，对一位操作者提出系统安全性问题后的回答:系统在12°C以下多出现故障，工作七八十天后故障较多，系统严重不稳定。这个例子有一些特点，第一例子是一个多因素决策系统；第二因素的表达是一个域值，即因素是一个范围；第三基础数据来源于多个使用者的经验，不同的工作时间和工作环境使他们对系统的评价基础不同；第四基础数据是人的一种对事物的描述，具有模糊性。第五如何知晓这些描述的置信度，这些描述是否可以相互佐证。
[0003]当然，目前有一些方法可以对描述语义进行处理。钱怡等对对象定位处理中分类信息融合技术进行了研究；余晓敏等利用改进SEaTH算法研究了面向对象分类特征选择方法；窦丹丹等基于信息熵和SVM多分类对飞机液压系统故障进行了诊断；牛俊磊等基于全方位优化算法的改进了马田系统分类方法；黄恒秋等实现了混合值不完备决策信息系统的粗糙分类方法。但是就上述例子而言显得捉襟见肘。
[0004]因素是分析事物属性与因果关联的要素。因素空间是以因素命名的坐标空间，它是事物描述的普适性的数学框架。是人工智能特别是智能数据科学的基本数学理论。
[0005]因素被数学地定义为一种映射。它把一个对象(具体事物)映射成为一个属性值(用自然语言中的形容词来描述)，这种映射称为质映射；同时，也映射成为一个性态(用有限维欧式空间中的实向量来表示)这种映射称为量映射。例如，身高是一个映射，它把一个对象张三映射成性态‘很高’，同时，也映射成一个量态1.8 (米)，如图1所示。任何事物都同时存在着质与量的两种规定性。从量变到质变，量决定质。
[0006]基于这一哲理，我们设定这两种映射共存。因素f的量映射形成一个(一维或高维)坐标轴Xf，f的质映射所得的属性值是Xf中的普通或模糊子集。有关模糊子集的形成方法由模糊集理论早已解决。
[0007]因素是分析，是抽象，回到具体，便是认识的分析综合过程。如图所示，把诸因素轴联合起来，就得到以因素命名的坐标架，这就是因素空间。任何事物都可以被看成是因素空间中的点。数学的定义便是以因素F为指标集的一个集合族。这里F是诸因素所形成的一个集合，由于因素与因素之间存在着布尔运算，F是一个布尔代数，故因素空间被定义成以布尔代数为指标集的集合族。
[0008]因素库是一种新的数据库，它是因素空间理论的数据实现，它对数据的处理采用一系列的基本表格形式。
[0009]用因素空间来研究和处理因素库，除了能干净利落地从其概念分析表进行属性划分和概念格的提取外，还有很多更加深入的理论和应用，主要研究的表型还有:(1)因素分析表(定量值域生成定性值域，因素相关分析，事件因果分析)；(2)加入目标因素进行优化的多目标决策表；(3)加入安全因素进行评估的安全警示表；(4)加入控制因素进行调节的稳定调节表；(5)因素词典及因素表头库的建立。
【发明内容】
[0010]I属性圆的概念及性质
如图1所示，为人的因素空间性态表述图。该图能表示因素空间的基本建立思想，即对象集中的某一个对象(一个人)与这个对象属性之间的关系，只要属性确定下来，那么一个实例化的人就确定了。但是在实际问题中，问题的研究对象往往属性较多，使用图1形式，其属性的大小方向及它们和属性之间的关系难以确定且不直观，难以进行进一步分析。所以作者提出了属性圆的概念。同时为表述方便先给出实例中对象巧的属性圆，如图2所示。
[0011]定义I设系统T=(U,A,C,D)为决策表，U ={X1,X2,...XN}为对象集合，m为对象数量= 为条件属性集，η为条件数量,％=[?】属性是一个连续的区间，
P^iK- M ；/)k为决策数量。如需区别对象之间的变
量概念，在变量下方添加&，如1J表示对象、的属性,，同下定义。
[0012]定义2构建基础信息决策表Ψ?Π表示系统T。表头集合为{U，C，D}，其中，C中的属性3义须归一化。设~的真实范围[A，B]，对于因素~的研究范围
「"丨ττ ?a? = {A LL)f(UL LE) ={B LC)/(UL LL)
LLL1ULj, ιχ< ^ι/ι>β ,' I。
[0013]通过上面的定义可知，W(T)中的数据是经过归一化的，即O ? < SI, 0￡ < --，
< ? < ,这为属性圆的建立提供了基础。
[0014]定义3属性圆是一个单位圆，即半径为1，每一个属性圆代表一个对象集中的对象。属性圆周上某一点％与圆心％的连线为属性域线(下文简称“域线”)代表了该对象
的一个属性范围，域线长为I。在域线上，<表示属性域值的起点，4表示属性域值
的终点。在属性圆中的线段用表示，表示属性圆中任意的两个点,如％域线
表不为ZCoriIi0) ο属性角f 为域线与￡0?+!--之间的夹角。属性圆中的面
积使用O表示，…Ke表示属性圆中任意的多个点，这些点按照出现顺序能组成凸多边形。属性圆定义的规则可总结规则如式(I)所示。
【权利要求】
1.一种基于因素空间的对象分类方法，其特征在于，基于因素空间理论对多域值属性影响对象集合进行聚类分析，提出了以研究对象为中心的图形化域值属性表示方法属性圆，属性圆可以表示无穷多个域属性对对象的影响；其包括如下步骤:先基于属性圆概念进行对象的相似性分析，后为计算方便将图形定义转化为数值相似性定义，进而研究了对象集合的聚类分析方法；本发明可用于考虑多域值属性影响对象集合进行聚类分析。
2.一种基于因素空间的对象分类方法，其特征在于，分类系统的构造，设系统T JtC,B) , U = Ix^x1,- ,Xj为对象集合，m为对象数量;C =.?}为条件属性集，η为条件数量，^属性是个连续的区间，—；B =^{dl:,d7；,- -dt), k 为决策数量。
3.一种基于因素空间的对象分类方法，其特征在于，构建基础信息决策表表示系统Τ，表头集合为{U，C，D}，其中，C中的属性3必须归一化；设，的真实范围[A, B],对于因素1J 的研究范围[LL, UL],，αζ ={S-LE)/(UL-LE)
4.根据权利要求1所述的属性圆，其特征在于，属性圆是一个单位圆，即半径为1，每一个属性圆代表一个对象集中的对象；属性圆周上某一点％与圆心％的连线为属性域线(下文简称“域线”)代表了该对象的一个属性范围，域线长为I ;<，<在域线上 <表示属性域值的起卢 < 表示属性域值的终点；在属性圆中的线段用ICr1JT2)表示，《^!^表不属性圆中任意的两个点，如域线表不为Ziaff3U0);属性角f iWA为域线Z(Uf3H0)与zOriJ為)之间的夹角；属性圆中的面积使用表示，表示属性圆中任意的多个点，这些点按照出现顺序能组成凸多边形；属性圆定义的规则可总结规则如式:
5.根据权利要求4所述的￡^0，其特征在于，或表示对象巧在属性％上作用的特征范围，.--)越大属性~对对象&的影响越小越小属性s9对对象A的影响越大。
6.根据权利要求1所述的相似性，其特征在于，在系统T中，WU,定艾Sixi,JCs,为Xt与Xj-关于属性Of的相似度，确定方法如下: 当i=j时
7.一种基于因素空间的对象分类方法，其特征在于，的总相似度5(--)的分类规则，设\为^对于单一属性&的相似性判断阀值，一般地.l>S(^,x/:,ar)> \意为相似，5^:^1^) = 0意为不相似,之间意为模糊相似,所以对于
8.根据权利要求7所述的S(^x)，其特征在于，Xs,Xj的总相似度为3(ρ^χβ，对于
9.一种基于因素空间的对象分类方法，其特征在于，实施的聚类原则为:严格遵照相似与不相似划分，参考模糊相似划分。
【文档编号】G06F19/00GK103838977SQ201410113282
【公开日】2014年6月4日 申请日期:2014年3月25日 优先权日:2014年3月25日
【发明者】王诗, 王伟, 张敏 申请人:辽宁工程技术大学