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Attribute implications in data with fuzzy attributes using armstrong axioms

机译：使用Armstrong公理的具有模糊属性的数据中的属性含义

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In the last decade researchers have paid more attention to Formal concept analysis (FCA) in the fuzzy setting and its applications. Less attention has been paid for attribute implications in FCA with fuzzy setting and its applications. In this paper we focus on generating attribute implications in fuzzy setting. For this purpose a method is proposed using power subsets of fuzzy attributes. The redundancy is removed using Armstrong axioms (i.e. reflexivity, augmentation and transitivity) with an illustrative example.
机译：在过去的十年中，研究人员更加关注模糊设置及其应用中的形式概念分析（FCA）。对于模糊设置及其应用中的FCA中的属性含义，关注较少。在本文中，我们专注于在模糊设置中生成属性含义。为此，提出了一种使用模糊属性的功率子集的方法。使用说明性示例，使用阿姆斯特朗公理（即自反性，增广性和可传递性）删除冗余。

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