基于云变换的概念提取及概念层次构建方法

提出了一种基于云变换的概念提取及概念层次构建方法。首先通过云变换从数据库中提取定性概念,然后对原有概念跃升算法进行改进,使其在处理概念云合并时考虑幅度系数的影响,从而使得算法输出的概念层次能够更符合实际。最后用该方法对汽车价格数据进行分析,从中提取定性概念,并构建概念层次。实验表明,该方法能够较准确地提取和表征定性概念,所提取的概念中心与传统聚类算法得到的概念中心吻合较好,且基于云模型的概念表示能同时体现概念的随机性和模糊性,从而使得基于这些概念构建的本体能更准确地描述概念模型。