KFUPM ePrints

Generalization of formal concept analysis to fuzzy contexts: application for knowledge extraction.

Alvi, Faisal (2000) Generalization of formal concept analysis to fuzzy contexts: application for knowledge extraction. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]
Preview
PDF
2658Kb

Arabic Abstract

التحليــل المفهوم ذو الأساس الرياضي هي طريقة سليمة لترتيب المعلومات واستنباط المعرفة . على المستوى النظري لعديد من الخصائص الرياضية تم إثباتها ، وبعض طرق الحل ذات الكفاءة لبناء تنظيم مشبك وقاعدة بيانات للمعرفة من بيانات محددة تم أرضها وتنفيذها . على المستوى العملي يوجد الكثير من أدوات استخراج البيانات التي تم تطبيقها على بيانات حقيقية مختلفة . بداية من قاعدة البيانات البيليوغرافيا الخاصة بالتحليل المفهوم ذو الأساس الرياضي وبداية من نظرية المجموعة غير المحددة ، لقد قمنا بعد التحليل المفهوم ذو الأساس الرياضي إلى حالة العلاقات الثنائية غير المحددة . على المستوى النظري تعاريف وخصائص نظرية جديدة تم استنتاجها . بالتحجديد ، لقد قمنا بتعريف تربيط جيلونس غير المجدد واستنباط المعرفة غير المحددة . لقد تم بناء طرق الحل لتوليد تشبيك جيلونس غير المحدد . لقد قمنا أيضاً استنباط أصغر مجموعة كاملة من القواعد من علاقات غير المحددة . لقد قمنا أيضاً بعرض تفسير للقواعد المستنبطة . على المستوى العملي قمنا ببناء نموذج أولي لاستخراج القواعد من البيانات . أيضاً تم عرض من التوجيهات لتكملة هذا العمل في المستقبل .

English Abstract

Formal Concept Analysis is a sound methodology for information structuring and knowledge extraction. At the theoretical level, several mathematical properties have been proved and some efficient algorithms for building the lattice structure and knowledge database derivation from crisp data have been proposed and developed. At the practical level, we can find several data mining tools, which have been applied to various real data. Starting from the bibliographical database on formal concept analysis and from fuzzy set theory we have extended formal concept analysis to the case of fuzzy binary relations. At the theoretical level new theoretical definitions and properties have been developed. Specifically, we have defined fuzzy Galois connection and fuzzy knowledge extraction. Algorithms have also been developed for fuzzy Galois lattice generation. We have also extracted a minimal and complete set of implications from fuzzy relations, as well as provided an interpretation of the extracted implications. At the practical level we have built a prototype of fuzzy rule extractions from data. Several directions for continuation of this work in future have been proposed.



Item Type:Thesis (Masters)
Date:July 2000
Date Type:Completion
Subjects:Computer
Divisions:College Of Computer Sciences and Engineering > Information and Computer Science Dept
Creators:Alvi, Faisal
Committee Advisor:Jaoua, Ali
Committee Members:Ahmed, Zulfiqar and Shafique, Muhammed
ID Code:9721
Deposited By:KFUPM ePrints Admin
Deposited On:22 Jun 2008 16:47
Last Modified:25 Apr 2011 09:20

Repository Staff Only: item control page