第3卷第4期 智能系统学报 Vol 3 Ng 4 2008年8月 CAA I Transactions on Intelligent Systems Aug 2008 挖掘同对象信息元的传导知识 杨春燕，蔡文 广东工业大学可拓工程研究所，广东广州510090) 摘要：传导知识是由于传导变换的发生而产生的一类规则知识.由于传导变换包括同对象信息元间和异对象信息 元间的传导变换，因此传导知识也有不同的形式.这类知识对于人们解决矛盾问题、为决策者提供决策参考很有价 值.以可拓学中的传导变换理论为依据，首先给出传导特征和传导度等基本概念，然后探讨变换关于同对象信息元 传导知识的表示和获取步骤，为从数据库中挖掘基于可拓变换的传导知识提供了可操作的方法，也为研究获取异对 象信息元间的传导知识提供参考。 关键词：可拓学，信息元；传导度；传导知识；可拓数据挖掘 中图分类号：1P18文献标识码：A文章编号：1673-4785(2008)04030504 M n ng conductive knowledge n informa tion elements possessed by an identical object YANG Chun-yan,CA IW en (Research Institute of Extenson Engineering.Guangdong University of Technobgy,Guang hou 510090,China) Abstract:Conductive know ledge is a sore of rule knowledge caused by conductive transfomation Conductive knowledge has different fom s because conductive transfo mations vary,includ ing variations be tween transfommations of infomation elements possessed by a single object and by different objects This kind of knowledge is valuable for solving contradiction problems and can provide considerable help for decison makers Based on the conductive transomation theory of Extenics,the basic conceptions of conductive characteristics and conductive degree are presented The procedures for representation and acquisition of conductive knowledge among infomation-elements possessed by an identical object are discussed The study provides practical methods form ining conductive knowl- edge,based on extension transfomations from databases,and methodobgies for acquisition of conductive know edge from infomationelements possessed by different objects Keywords:extenics infomation-element conductive degree;conductive know ledge;extension data m ining 一个可拓变换作用于某一信息元，会使同对象 用，就必须通过参变量（如时间、对象等）信息元来 不同特征的某些信息元产生传导变换)，类似的现 发现它们的变化与实现的主动变换有无关系以及关 象经常发生.那么，这一传导变换对哪些特征起传导 系又有多大 作用，对哪些特征不起传导作用，作用有多大，是量 本文将以可拓学21中的传导变换理论为 变还是质变，如果能从数据库中找到这些规律性的 依据，研究传导特征和传导度等基本概念，探讨变换 知识，就可为决策者提供决策的依据 关于同对象信息元的传导知识的表示和获取步骤。 传导变换往往通过很多天（或多次、多人）的数 这类知识在已有的数据挖掘方法和技术5]中还未 据表现出来.因此，要了解这些主动变换的传导作 涉及 收稿日期：200804-25 1基本概念 基金项目：国家自然科学基金资助项目(70671031)；广东省普通高校 人文社会科学研究重点资助项目(06D63008);广东省自 11变换关于同对象信息元传导度的概念 然科学基金资助项目(05001832). 给定多维信息元 通信作者：杨春燕.Email wy@gdut edu cn 1994-2008 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net
第 3卷第 4期 智 能 系 统 学 报 Vol. 3 №. 4 2008年 8月 CAA I Transactions on Intelligent System s Aug. 2008 挖掘同对象信息元的传导知识 杨春燕 ,蔡 文 (广东工业大学 可拓工程研究所 ,广东 广州 510090) 摘 要 :传导知识是由于传导变换的发生而产生的一类规则知识. 由于传导变换包括同对象信息元间和异对象信息 元间的传导变换 ,因此传导知识也有不同的形式. 这类知识对于人们解决矛盾问题、为决策者提供决策参考很有价 值. 以可拓学中的传导变换理论为依据 ,首先给出传导特征和传导度等基本概念 ,然后探讨变换关于同对象信息元 传导知识的表示和获取步骤 ,为从数据库中挖掘基于可拓变换的传导知识提供了可操作的方法 ,也为研究获取异对 象信息元间的传导知识提供参考. 关键词 :可拓学 ;信息元 ;传导度 ;传导知识 ;可拓数据挖掘 中图分类号 : TP18 文献标识码 : A 文章编号 : 167324785 (2008) 0420305204 M in ing conductive knowledge in information elements possessed by an identical object YANG Chun2yan, CA IW en (Research Institute of Extension Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510090, China) Abstract: Conductive knowledge is a sore of rule knowledge caused by conductive transformation. Conductive knowledge has different form s because conductive transformations vary, including variations between transformations of information elements possessed by a single object and by different objects. This kind of knowledge is valuable for solving contradiction p roblem s and can p rovide considerable help for decision makers. Based on the conductive transformation theory of Extenics, the basic concep tions of conductive characteristics and conductive degree are p resented. The p rocedures for rep resentation and acquisition of conductive knowledge among information2elements possessed by an identical object are discussed. The study p rovides p ractical methods for m ining conductive knowl2 edge, based on extension transformations from databases, and methodologies for acquisition of conductive knowl2 edge from informationelements possessed by different objects. Keywords: extenics; information2element; conductive degree; conductive knowledge; extension data m ining 收稿日期 : 2008204225. 基金项目 :国家自然科学基金资助项目 (70671031) ;广东省普通高校 人文社会科学研究重点资助项目 ( 06ZD63008) ;广东省自 然科学基金资助项目 (05001832). 通信作者 :杨春燕. E2mail: wyw@gdut. edu. cn. 一个可拓变换作用于某一信息元 ,会使同对象 不同特征的某些信息元产生传导变换 [ 1 ] ,类似的现 象经常发生. 那么 ,这一传导变换对哪些特征起传导 作用 ,对哪些特征不起传导作用 ,作用有多大 ,是量 变还是质变 ,如果能从数据库中找到这些规律性的 知识 ,就可为决策者提供决策的依据. 传导变换往往通过很多天 (或多次、多人 )的数 据表现出来. 因此 ,要了解这些主动变换的传导作 用 ,就必须通过参变量 (如时间、对象等 )信息元来 发现它们的变化与实现的主动变换有无关系以及关 系又有多大. 本文将以可拓学 [ 122 ]中的传导变换理论 [ 324 ]为 依据 ,研究传导特征和传导度等基本概念 ,探讨变换 关于同对象信息元的传导知识的表示和获取步骤. 这类知识在已有的数据挖掘方法和技术 [ 526 ]中还未 涉及. 1 基本概念 1. 1 变换关于同对象信息元传导度的概念 给定多维信息元
·306· 智能系统学报 第3卷 0(t 9 n( 12非传导特征和传导特征 O(0 h(功 对信息元集 1()= f马()}={0(0,9号())，1>6， LO(1 LL( j∈{1,2，…m 若在时刻有主动变换中，使对某一信息元 及6时刻的某一信息元 (6)=(0(6),9,%(6)),有 6(6)=0(6),%,%(6), Φ。6=0()=(0(0,0，%(0,1>6， 若变换中使 且%()=a≠%(6)，其中a为常数，即主动变换实 Φ(6)=(0()，%，(0）=6()， 施后，该信息元的量值不再随时间而变化.则中的 且对任一1>6，%()=a≠(6)，即主动变换中实 传导变换工使 施后的量值。()不再随的变化而变化，而成为一 6)=0(6),9y(6)), 常数a且Φ关于f!()的传导变换。Tyw使 j≠方，j∈{1,2m} %Tyw6)=↓()=0(，9，y() 变为 当1>6时，传导度 6T,(6)=↓()=O(),9,号(). 式中：j≠6，je{1,2.m,1>6 0=0-d 则称S为中的非传导特征.S的非传导特征的全体 构成Φ的非传导特征集，记作 称 y功-(6) ￥，（功= 1%(利-%()1 Cs(9)=f9|号()-号(6)=0， j≠i,j=1,2,m人 片()-6△y 1a-%(6)11△%l 若原特征集C={G,G,…,c},称 为中关于的传导度.Y,()>0,表示中实施后，对 C(9)=C·Cs(c)-{9% 的传导变换6T使的量值y增加：Y,()6，使 上述多维信息元可用信息元集表示为 片()≠号() f5(0}={0(,9,y)),1>6,j=1,2.m 2变换关于同对象信息元的传导知识 若数据库中有多个时刻，五，，的数据，则 根据上述概念，可以从数据库或数据仓库中挖 ↓(5)=(0(5,9y(5), 掘变换关于同对象信息元的传导知识，即从数据库 j∈f1,2,m},p∈{1.2.…，q,5>6 中获取如下知识 取 Y。=29Ws6, 21关于变换Φ的传导特征集和非传导特征集 [φ。(6)=6()1→(4)C(9 I△%I 四(3)-y(6)} 式中：44 IL3)}Φ I△%I [φ6)=6()J→()C(G, 式中： 9-1/L) 称Ymn,Ymax为中关于的传导度区间.Ymn>0, ,11!(5)1是传导 9 表示φ对的传导变换使，的量值y增加：Ym6,p=1,2,…q时，j∈{1,2.m} 5(5)}={O(5,9,号(6))，p=12;45>6} 中的信息元个数，9为的个数 的传导度视为对特征90E1,2m})的传导度 22传导特征对应量值的变化范围 例如，对产品0(6)，价格，v(6))实施变换中 对信息元 后变为产品O(),价格，v()),则变换Φ关于信息 ()=0(0,G,y(0),j∈f1,2,…m} 元集f产品O(),销售量，v())的传导度视为对 在数据库中有多个时刻的数据，记为 销售量这一特征的传导度 (5)=0(5,S号(3) 1994-2008 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net
I ( t) = O ( t) c1 v1 ( t) O ( t) c2 v2 ( t) … … … O ( t) cm vm ( t) = I1 ( t) I2 ( t) … Im ( t) 若在 t0 时 刻 有 主 动 变 换 φ, 使 对 某 一 信 息 元 Ij0 ( t0 ) = (O ( t0 ) , cj0 , vj0 ( t0 ) ) ,有 φIj0 ( t0 ) = Ij0 ( t) = (O ( t) , cj0 , vj0 ( t) ) , t > t0 , 且 vj0 ( t) = a≠vj0 ( t0 ) ,其中 a为常数 ,即主动变换实 施后 ,该信息元的量值不再随时间而变化. 则 φ的 传导变换 Ij0 TI j使 Ij ( t0 ) = (O ( t0 ) , cj , vj ( t0 ) ) , j ≠ j0 , j ∈ { 1, 2, …, m } 变为 Ij0 TI j Ij ( t0 ) = Ij ( t) = (O ( t) , cj , vj ( t) ). 式中 : j≠j0 , j∈{ 1, 2, …, m }, t > t0 . 称 γj ( t) = vj ( t) - vj ( t0 ) | vj0 ( t) - vj0 ( t0 ) | = vj ( t) - vj ( t0 ) | a - vj0 ( t0 ) | = △vj | △vj0 | 为 φ关于 Ij的传导度. γj ( t) > 0,表示 φ实施后 ,对 Ij的传导变换 Ij0 TI j使 Ij的量值 vj增加;γj ( t) t0 }, j = 1, 2, …, m. 若数据库中有多个时刻 t1 , t2 , …, tq 的数据 ,则 Ij ( tp ) = (O ( tp ) , cj , vj ( tp ) ) , j ∈ { 1, 2, …, m }, p ∈ { 1, 2, …, q}, tp > t0 . 取 γjm in = m in 1≤p≤q { vj ( tp ) - vj ( t0 ) } | △vj0 | , γjmax = max 1≤p≤q { vj ( tp ) - vj ( t0 ) } | △vj0 | , 称 [γjm in ,γjmax ]为 φ关于 Ij 的传导度区间. γjmin > 0, 表示φ对 Ij的传导变换使 Ij的量值 vj增加;γjmax t0 } 的传导度视为对特征 cj (j∈{1, 2, …,m })的传导度. 例如 ,对 (产品 O ( t0 ) ,价格 , v ( t0 ) )实施变换 φ 后变为 (产品 O ( t) ,价格 , v ( t) ) ,则变换φ关于信息 元集 { (产品 O ( t) ,销售量 , v ( t) ) }的传导度视为对 “销售量 ”这一特征的传导度. 1. 2 非传导特征和传导特征 对信息元集 { Ij ( t) } = { (O ( t) , cj , vj ( t) ) , t > t0 }, j ∈ { 1, 2, …, m }, 及 t0 时刻的某一信息元 Ij0 ( t0 ) = (O ( t0 ) , cj0 , vj0 ( t0 ) ) , 若变换 φ使 φIj0 ( t0 ) = (O ( t) , cj0 , vj0 ( t) ) = Ij0 ( t) , 且对任一 t > t0 , vj0 ( t) = a≠vj0 ( t0 ) ,即主动变换 φ实 施后的量值 vj0 ( t)不再随 t的变化而变化 ,而成为一 常数 a. 且 φ关于 { Ij ( t) }的传导变换 I j0 TI j ( t0 )使 Ij0 TI j ( t0 ) Ij ( t0 ) = Ij ( t) = (O ( t) , cj , vj ( t) ). 当 t > t0 时 ,传导度 γj ( t) = vj ( t) - vj ( t0 ) | a - vj0 ( t0 ) | = 0. 则称 cj为 φ的非传导特征. cj的非传导特征的全体 构成 φ的非传导特征集 ,记作 Cφ ( cj ) = { cj | vj ( t) - vj ( t0 ) = 0, j ≠ j0 , j = 1, 2, …, m }. 若原特征集 C = { c1 , c2 , …, cn },称 Cφ ( cj ) = C - Cφ ( cj ) - { cj0 } 为 φ的传导特征集. 显然 ,对于 cj∈Cφ ( cj ) ,至少存在一个 t1 > t0 ,使 vj ( t1 ) ≠vj ( t0 ). 2 变换关于同对象信息元的传导知识 根据上述概念 ,可以从数据库或数据仓库中挖 掘变换关于同对象信息元的传导知识 ,即从数据库 中获取如下知识. 2. 1 关于变换 φ的传导特征集和非传导特征集 [φIj0 ( t0 ) = Ij0 ( t) ]] ( l1 ) Cφ ( cj ) , 式中 : l1 = q, | { Ij ( tp ) }φ | q . [φIj0 ( t0 ) = Ij0 ( t) ]] ( l2 ) Cφ ( cj ) , 式中 : l2 = q, q - | { Ij ( tp ) }φ | q , | { Ij ( tp ) }φ |是传导 信息元集 { Ij ( tp ) }φ = { Ij ( tp ) | vj ( tp ) - vj ( t0 ) ≠ 0, tp > t0 , p = 1, 2, …, q}, j ∈ { 1, 2, …, m } 中的信息元个数 , q为 tp 的个数. 2. 2 传导特征对应量值的变化范围 对信息元 Ij ( t) = (O ( t) , cj , vj ( t) ) , j ∈ { 1, 2, …, m } 在数据库中有多个时刻的数据 ,记为 Ij ( tp ) = (O ( tp ) , cj , vj ( tp ) ) , · 603 · 智 能 系 统 学 报 第 3卷
第4期 杨春燕，等：挖掘同对象信息元的传导知识 ·307· j∈{1,2，m,p∈{1,2，…，q Φ%(6)=%())八（马(）L)→ 记为原始时刻，对某一信息元 (4),()∈Ymm,Ymx]) 6(6)=(0(6,0,%(6) 实施主动变换中： 式中：4 L{L)}中 9 φ。(6)=()=(0(t,c,al, 且a≠%(6 3 挖掘变换关于同对象信息元传导知 记4=思黑y(,6=四警5(3)，取 识的步骤 号=[4，乌1，j∈{1,2m 对信息元()=(O(),9,y()),若9为传导 31列出变换中实施前后的原始信息元表 将变换中实施前后的原始数据按照信息元的 特征，则有 要求规范整理，列成如表1的原始信息元表 [φ兔(6)=()1→()(y()∈' 32计算变换实施前后原始信息元量值差表 式中：49 HL(5) 计算变换中实施前后的原始元的量值之差，列成 23变换关于传导特征的传导度 表2 若↓()满足条件L:y()∈V,则有 表1变换Φ实施前后的原始信息元表 Table 1 Orignal information elemen ts before and after actualizng a transformation 9 Ch … … G 0(6) 马(6) … %(6) y(6) … (6) 0(5) 马(4) t 号() … (车) 0(5) n(5 y(5 … (5 … … 0t) 片(6) a v(i) (6) 表2变换中实施前后原始信息元量差值表 Table 2 The difference values of orignal nforma tion-elemen ts fore-and-aft of actualizng a tran sforma tion 9 0(5 片(4)·5(6) a-%(6) …y(4)-y(6)…m(4)-0(6) 0(5) 片(5)-片(6) a-%(6) y(5)-6) …m（5)-(6) 0( 5)-男(6)… a-n(6) …y()·y(6)…(g)-(6) 33列出传导特征对应的原始信息元 34计算变换中关于各特征的传导度区间 根据表2的数据，再根据传导特征的规定，确定传 利用前述传导度计算公式计算各信息元的传导 导特征，并将传导特征对应的原始信息元列成表3 度和传导特征的传导度区间，列成表4 表3传导特征对应的原始信息元表 Table 3 The or ignal nformation elements corresponding with conductive characteristics 各对象对应于传导特征的量值 最小最大量值 传导特征 量值区间， 0(5) 0(5) … 0( min v() max v( c (4) 片(5 5 9 女 [a,6] … … g y() y(五 … ( 9 6 [as.bi] … c (6 则(5) () Cu' [a4'1 1994-2008 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net
j ∈ { 1, 2, …, m }, p ∈ { 1, 2, …, q}, 记 t0 为原始时刻 ,对某一信息元 Ij0 ( t0 ) = (O ( t0 ) , cj0 , vj0 ( t0 ) ) 实施主动变换 φ: φIj0 ( t0 ) = Ij0 ( t) = (O ( t) , cj0 , a) , 且 a≠vj0 ( t0 ). 记 aj = m in 1≤p≤q { vj ( tp ) }, bj = max 1≤p≤q { vj ( tp ) },取 vj = [ aj , bj ], j ∈ { 1, 2, …, m }. 对信息元 Ij ( t) = (O ( t) , cj , vj ( t) ) ,若 cj为传导 特征 ,则有 [φIj0 ( t0 ) = Ij0 ( t) ]] ( l1 ) ( vj ( t) ∈Vj ). 式中 : l1 = q, | { Ij ( tp ) }φ | q . 2. 3 变换关于传导特征的传导度 若 Ij ( t)满足条件 L: vj ( t) ∈Vj ,则有 (φIj0 ( t0 ) = Ij0 ( t) ) ∧ ( Ij ( t) L ) ] ( l1 ) (γj ( t) ∈ [γjm in ,γjmax ]). 式中 : l1 = | { Ij ( tp ) }φ | q . 3 挖掘变换关于同对象信息元传导知 识的步骤 3. 1 列出变换 φ实施前后的原始信息元表 将变换 φ实施前后的原始数据按照信息元的 要求规范整理 ,列成如表 1的原始信息元表. 3. 2 计算变换实施前后原始信息元量值差表 计算变换φ实施前后的原始元的量值之差,列成 表 2. 表 1 变换 φ实施前后的原始信息元表 Table 1 O r ig ina l informa tion elem en ts before and after actua liz ing a tran sforma tionφ c1 … cj0 … cj … cm O ( t0 ) v1 ( t0 ) … vj0 ( t0 ) … vj ( t0 ) … vm ( t0 ) O ( t1 ) v1 ( t1 ) … a … vj ( t1 ) … vm ( t1 ) O ( t2 ) v1 ( t2 ) … a … vj ( t2 ) … vm ( t2 ) … … … … … O ( tq ) v1 ( tq ) … a … vj ( tq ) … vm ( tq ) 表 2 变换 φ实施前后原始信息元量差值表 Table 2 The d ifference va lues of or ig ina l informa tion2elem en ts fore2and2aft of actua liz ing a tran sforma tionφ c1 … cj0 … cj … cm O ( t1 ) v1 ( t1 ) - v1 ( t0 ) … a - vj0 ( t0 ) … vj ( t1 ) - vj ( t0 ) … vm ( t1 ) - vm ( t0 ) O ( t2 ) v1 ( t2 ) - v1 ( t0 ) … a - vj0 ( t0 ) … vj ( t2 ) - vj ( t0 ) … vm ( t2 ) - vm ( t0 ) … … … … … O ( tq ) v1 ( tq ) - v1 ( t0 ) … a - vj0 ( t0 ) … vj ( tq ) - vj ( t0 ) … vm ( tq ) - vm ( t0 ) 3. 3 列出传导特征对应的原始信息元 根据表 2的数据,再根据传导特征的规定,确定传 导特征,并将传导特征对应的原始信息元列成表 3. 3. 4 计算变换 φ关于各特征的传导度区间 利用前述传导度计算公式计算各信息元的传导 度和传导特征的传导度区间 ,列成表 4. 表 3 传导特征对应的原始信息元表 Table 3 The or ig ina l informa tion elem en ts correspond ing with conductive character istics 传导特征 各对象对应于传导特征的量值 O ( t1 ) O ( t2 ) … O ( tq ) 最小最大量值 min vj ( tp ) max vj ( tp ) 量值区间 Vj c1′ v1′( t1 ) v1′( t2 ) … v1′( tq ) a1 b1 [ a1 , b1 ] … … … … … … … c′j v′j ( t1 ) v′j ( t2 ) … v′j ( tq ) aj bj [ aj , bj ] … … … … … … … cm′′ vm′′( t1 ) vm′′( t2 ) … vm′′( tq ) am ′ bm ′ [ am ′, bm ′] 第 4期 杨春燕 ,等 :挖掘同对象信息元的传导知识 · 703 ·
·308· 智能系统学报 第3卷 表4各信息元的传导度和传导特征的传导度区间 Table 4 The conductiv ities of nformation elem ents and the conductiv ity n terva ls of conductive characteristics 各对象对应于传导特征的传导度 最小最大传导度 传导特征 传导度区间 0(4) 0(五) 0(6) Ymn Y max G Y,4) Y,(5) Y:(6 YImn [Yimn YimgI … Y,(5 Y,(5 ￥，( Ym￥ Y max TYmn:Ym … … c Y() Ym(5) Y.( Yamn Yamx Ymmn,Ywma】 35获取有关的传导知识 换，也是人们解决矛盾问题的常用方法，同时也是导 从33和34可以获得如下关于同对象信息元 致新的矛盾问题产生的根源之一.因此，研究从数据 的传导知识： 库中挖掘同对象信息元的传导知识是很有必要的. 351变换中的传导特征集和非传导特征集 本文将为利用历史数据获取传导知识，为解决矛盾 φ%(6)=0(，9，a}÷(0Cs(9, 问题提供可操作的方法，也为研究获取一般信息元 式中 的传导知识提供参考 C(9)={9|y()-y(6)=0, 参考文献： j≠i,j=1,2,m,1>6}, φ6(6)=0()，9，a}÷(0C(G).(1) [1杨春燕，蔡文，可拓工程[M北京：科学出版社， 式中：C(s)=C-C5(9)-f9},它表示变换中的 2007. 传导特征集是C(G),非传导特征集是Cs(9.式 [2礤文，杨春燕，何斌.可拓逻辑初步M].北京：科学 出版社，2003 IfL(3 (1)中，1= 4 g是样本数， [3李立希，杨春燕，李铧议.可拓策略生成系统[M]北京： q 科学出版社，2006 是可信度 [4 YANG Chunyan Conductive transomation and conductive contradiction problem solving[C]//Poceedings of 2006 In- 根据表3可得传导特征集为 temational Conference on AI Beijing BUPT Publishing House,2006:840-843 C(G〉=fG,…c,…c0·} [5陈文伟.挖掘变化知识的可拓数据挖掘研究[J】.中国工 352传导特征对应量值的变化范围 程科学，2006,8(11)：70-73 对c'∈C(c),信息元为 CHEN W erwei Extension data m ining r m ining changing 马()=0()，cy(), knowledge[J]Engineering Science,2006,8(11):70-73 则有 [6陈安，陈宁，周龙骧，等.数据挖掘技术及应用[M] φn(6)=0(d,9,a)}→ 北京：科学出版社，2006 作者简介： (0{y()∈y=[a,b]}, 杨春燕，女，1964年生，研究员，中 式中：1= IfL(3)Φ 样本数为4可信度为 国人工智能学会理事，中国人工智能学 会可拓工程专业委员会常务副主任，主 L() 要研究方向为可拓学、人工智能、决策 科学.主持国家自然科学基金项目2 353变换关于传导特征的传导度和传导度区间 项，广东省自然科学基金项目2项，参 对c∈C(c),信息元 加国家自然科学基金项目多项，发表学 ()=O(),c,y()) 术论文50余篇，出版专著7部. 满足条件L:y()∈[a,],则有 蔡文，男，1942年生，研究员，国家 Iφ6)=0(0，c,a)1∧((d L)→ 级有突出贡献的专家，可拓学的创立者， ()Y,()∈Ymm,Ymx1}, 中国人工智能学会常务理事，中国人工 式中：1= 1HL5) 9是样本数，M。 智能学会可拓工程专业委员会主任，主 q 要研究方向为可拓学、人工智能、决策科 是可信度 学.主持国家自然科学基金项目5项，参 与国家自然科学基金项目多项，发表学 4结束语 术论文多篇，出版专著7部. 同对象信息元之间的传导变换是常见的传导变 1994-2008 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net
表 4 各信息元的传导度和传导特征的传导度区间 Table 4 The conductiv ities of informa tion elem en ts and the conductiv ity in terva ls of conductive character istics 传导特征 各对象对应于传导特征的传导度 O ( t1 ) O ( t2 ) … O ( tq ) 最小最大传导度 γjm in γjmax 传导度区间 c1′ γ1 ( t1 ) γ1 ( t2 ) … γ1 ( tq ) γ1m in γ1max [γ1m in ,γ1max ] … … … … … … … c′j γj ( t1 ) γj ( t2 ) … γj ( tq ) γjm in γjmax [γjm in ,γjmax ] … … … … … … … cm′′ γm ( t1 ) γm ( t2 ) … γm ( tq ) γm m in γm max [γm m in ,γm max ] 3. 5 获取有关的传导知识 从 3. 3和 3. 4可以获得如下关于同对象信息元 的传导知识 : 3. 5. 1 变换 φ的传导特征集和非传导特征集 {φIj0 ( t0 ) = (O ( t) , cj0 , a) } ] ( l) Cφ ( cj ) , 式中 Cφ ( cj ) = { cj | vj ( t) - vj ( t0 ) = 0, j ≠ j0 , j = 1, 2, …, m , t > t0 }, {φIj0 ( t0 ) = (O ( t) , cj0 , a) } ] ( l) Cφ ( cj ). (1) 式中 : Cφ ( cj ) =C - Cφ ( cj ) - { cj0 },它表示变换 φ的 传导特征集是 Cφ ( cj ) ,非传导特征集是 Cφ ( cj ). 式 ( 1 ) 中 , l = q, | { Ij ( tp ) }φ | q , q 是 样 本 数 , | { Ij ( tp ) }φ | q 是可信度. 根据表 3,可得传导特征集为 Cφ ( cj ) = { c1′, …, c′j , …, cm′’} 3. 5. 2 传导特征对应量值的变化范围 对 c′j ∈Cφ ( cj ) ,信息元为 Ij ( t) = (O ( t) , c′j , v′j ( t) ) , 则有 {φIj0 ( t0 ) = (O ( t) , cj0 , a) } ] ( l) { v′j ( t) ∈Vj = [ aj , bj ]}, 式中 : l = q, | { Ij ( tp ) }φ | q , 样本数为 q, 可信度为 | { Ij ( tp ) }φ | q . 3. 5. 3 变换关于传导特征的传导度和传导度区间 对 c′j ∈Cφ ( cj ) ,信息元 Ij ( t) = (O ( t) , c′j , v′j ( t) ) 满足条件 L: v′j ( t) ∈[ aj , bj ],则有 [φIj0 ( t0 ) = (O ( t) , cj0 , a) ] ∧ ( Ij ( t) L ) ] ( l) {γj ( t) ∈ [γjm in ,γjmax ]}, 式中 : l = q, | { Ij ( tp ) }φ | q , q是样本数 , | { Ij ( tp ) }φ | q 是可信度. 4 结束语 同对象信息元之间的传导变换是常见的传导变 换 ,也是人们解决矛盾问题的常用方法 ,同时也是导 致新的矛盾问题产生的根源之一. 因此 ,研究从数据 库中挖掘同对象信息元的传导知识是很有必要的. 本文将为利用历史数据获取传导知识 ,为解决矛盾 问题提供可操作的方法 ,也为研究获取一般信息元 的传导知识提供参考. 参考文献 : [ 1 ]杨春燕 ,蔡 文. 可拓工程 [M ]. 北京 : 科学出版社 , 2007. [ 2 ]蔡 文 ,杨春燕 ,何 斌. 可拓逻辑初步 [M ]. 北京 :科学 出版社 , 2003. [ 3 ]李立希 ,杨春燕 ,李铧汶. 可拓策略生成系统 [M ]. 北京 : 科学出版社 , 2006. [ 4 ] YANG Chunyan. Conductive transformation and conductive contradiction p roblem solving[C ] / /Proceedings of 2006 In2 ternational Conference on A I. Beijing: BUPT Publishing House, 2006: 8402843. [ 5 ]陈文伟. 挖掘变化知识的可拓数据挖掘研究 [J ]. 中国工 程科学 , 2006, 8 (11) : 70273. CHEN W enwei. Extension data mining for m ining changing knowledge[J ]. Engineering Science, 2006, 8 (11) : 70273. [ 6 ]陈 安 ,陈 宁 ,周龙骧 ,等. 数据挖掘技术及应用 [M ]. 北京 :科学出版社 , 2006. 作者简介 : 杨春燕 ,女 , 1964年生 ,研究员 ,中 国人工智能学会理事 ,中国人工智能学 会可拓工程专业委员会常务副主任 ,主 要研究方向为可拓学、人工智能、决策 科学. 主持国家自然科学基金项目 2 项 ,广东省自然科学基金项目 2项 ,参 加国家自然科学基金项目多项 ,发表学 术论文 50余篇 ,出版专著 7部. 蔡 文 ,男 , 1942年生 ,研究员 ,国家 级有突出贡献的专家 ,可拓学的创立者 , 中国人工智能学会常务理事 ,中国人工 智能学会可拓工程专业委员会主任 ,主 要研究方向为可拓学、人工智能、决策科 学. 主持国家自然科学基金项目 5项 ,参 与国家自然科学基金项目多项 ,发表学 术论文多篇 ,出版专著 7部. · 803 · 智 能 系 统 学 报 第 3卷