张贤勇
作品数： 80被引量：248H指数：8
  • 所属机构:四川师范大学
  • 所在地区:四川省 成都市
  • 研究方向:自动化与计算机技术
  • 发文基金:国家自然科学基金

相关作者

莫智文
作品数：174被引量：467H指数：12
供职机构：四川师范大学
研究主题：粗糙集 程度粗糙集 人工智能 变精度粗糙集 近似算子
熊方
作品数：28被引量：60H指数：5
供职机构：四川现代职业学院
研究主题：程度粗糙集 变精度粗糙集 粗糙集模型 人工智能 近似算子
杨霁琳
作品数：26被引量：81H指数：6
供职机构：四川师范大学
研究主题：粗糙集 属性约简 OWA算子 不完备信息系统 相似度
冯山
作品数：52被引量：199H指数：8
供职机构：华中科技大学经济学院
研究主题：数据挖掘 邻域粗糙集 移动IPV6 属性约简 C#语言
程伟
作品数：18被引量：8H指数：1
供职机构：电子科技大学
研究主题：粗糙集模型 程度粗糙集 人工智能 变精度粗糙集 化学镀铜液
作品列表
决策粗糙集的一种新分类区域及相关比较分析被引量：4
2014年
分类区域是粗糙集理论进行属性约简的重要基础,量化扩张分类区域则是一个科研重点.本文主要针对决策粗糙集,在二分类层面提出一种新的分类区域,并进行与两类常用分类区域的比较分析.首先,采用集合区域自然地提出了二分类决策粗糙集的新分类区域;其次,对两类常用决策粗糙集分类区域进行了退化研究;进而,对三种分类区域进行了比较分析,得到了新分类区域的优势;最后,用具体实例进行了详细说明.特别地,对比于变精度粗糙集与贝叶斯粗糙集,本文还分析了三种决策粗糙集分类区域扩大分类正域的机理.本文构建的分类区域,具有对于经典Pawlak分类区域的扩张性,更加紧密地联系了集合区域的基础结构,呈现出对于已有分类区域的改进性.
张贤勇苗夺谦
关键词：人工智能粗糙集理论
粗糙群和基于子群的群的粗糙被引量：5
2006年
运用粗糙集理论的思想,在群中基于子群定义了群的近似空间,并定义了集合的运算,用集合的近似进行了研究.用近似群重新定义了粗糙群理论中的粗糙群、粗糙子群、粗糙不变子群、粗糙商群、粗糙同态、粗糙同构等一系列概念,并在传统的和新定义的两种粗糙群理论体系中,研究了基于子群的群的粗糙的性质.
张贤勇莫智文
关键词：粗糙集粗糙群
邻域粗糙集的加权依赖度及其启发式约简算法被引量：20
2018年
邻域粗糙集是数值型属性数据处理的有效工具.基于邻域粗糙集,传统依赖度及其约简未考虑邻域覆盖的绝对结构,由此文中建立加权依赖度及其启发式约简算法.首先,提出加权依赖度并得到其度量改进性与粒化单调性,定义相关的属性约简.然后,分析邻域半径的自适应取值,构造基于加权依赖度的启发式约简算法(NWDR).最后,在UCI数据集上进行对比实验,验证加权依赖度的单调性与NWDR的有效性.实验证明,加权依赖度改进传统依赖度的不确定性表示能力,NWDR具有较高的分类准确率与较强的应用适应性.
徐波张贤勇冯山
关键词：邻域粗糙集属性约简启发式约简算法
基于形式背景转化的概念格属性约简
2023年
借鉴形式背景下概念格的经典属性约简,立足决策形式背景,通过转换提出一种新的概念格属性约简,其对一般约简具有结构诱导性。首先,在决策形式背景下定义一致集,提出概念格的一致属性约简及对应算法,得到一致属性约简与三分属性的关系。其次,研究新建的一致约简与已有的强一致约简和弱一致约简之间的关系,得到一致约简具有关于概念格属性约简的严格强性,并由此设计由强至弱的启发式约简算法。最后,给出具体实例,说明与验证相关的约简、性质和算法。
任苡嘉张贤勇张贤勇杨霁琳
关键词：概念格属性约简决策形式背景启发式约简算法
程度上下近似算子的逻辑差运算模型
2012年
基于程度的逻辑差需求,提出了程度上下近似算子的逻辑差运算模型.在该模型中,研究了程度上下近似算子的逻辑差运算的本质、基本结构与性质,提出了宏观算法与结构算法,进行了算法分析与比较,得到了结构算法比宏观算法更具优势的结论.最后用实例对程度上下近似算子的逻辑差运算模型及其算法进行了说明.程度上下近似算子的逻辑差运算模型,对粗糙集模型的理论发展与量化应用具有意义.
张贤勇莫智文
关键词：人工智能粗糙集模型程度粗糙集
融合信息增益与基尼指数的决策树算法被引量：10
2022年
机器学习中的决策树算法具有重要的数据分类功能,但基于信息增益的ID3算法与基于基尼指数的CART算法的分类功效还值得提高。构造信息增益与基尼指数的自适应集成度量,设计有效的决策树算法,以提升ID3与CART两类基本算法的性能。分析信息增益信息表示与基尼指数代数表示的异质无关性,采用基于知识的加权线性组合来建立信息增益与基尼指数的融合度量,开发决策树启发构造算法IGGI。关于决策树,IGGI算法有效改进了ID3算法与CART算法,相关数据实验表明IGGI算法通常具有更优的分类准确度。
谢鑫张贤勇张贤勇
关键词：决策树信息增益基尼指数
基于无限度量的一元粗糙函数及其数学分析性质
2017年
一元粗糙函数及其数学分析性质具有意义,但当前研究主要局限于有限度量.基于无限度量研究一元粗糙函数及其数学分析性质.将度量从有限集扩展到无限集,讨论粗糙函数分类;基于无限度量研究粗糙函数的粗糙连续、粗糙极限、粗糙导数.采用无限度量,推进了一元粗糙函数及其分析性质.
冯树凯张贤勇冯山
关键词：粗糙集
程度上下近似算子的逻辑或运算模型
2010年
为探索新的程度粗糙集拓展模型,基于程度的逻辑或需求,提出了程度上下近似算子的逻辑或运算模型。在该模型中,研究了程度上下近似算子的逻辑或运算的本质、基本结构与性质,提出了宏观算法与结构算法,进行了算法分析与比较,得到了结构算法比宏观算法更具空间优势的结论。最后用实例对程度上下近似算子的逻辑或运算模型及其算法进行了说明。
张贤勇熊方莫智文程伟
关键词：人工智能粗糙集模型程度粗糙集
程度上近似算子与变精度下近似算子的差运算的算法与分析被引量：3
2010年
为了构建程度近似算子与变精度近似算子的新运算,探讨其计算算法,提出了程度上近似算子与变精度下近似算子的差运算,提出了宏观算法和微观算法,进行了算法分析与比较,得到了微观算法具有算法空间优势的结论。最后用医疗实例对宏观算法和微观算法进行了分析与说明。该研究对程度粗糙集模型与变精度粗糙集模型的结合与应用具有意义。
熊方张贤勇莫智文詹惠琴
关键词：人工智能粗糙集理论逻辑运算近似算子程度粗糙集变精度粗糙集
基于近似拓扑的近似闭包被引量：1
2017年
粗糙集的拓扑研究具有意义,其中的近似拓扑具有对经典拓扑的双向逼近性.研究基于近似拓扑的近似闭包.定义近似开集确立近似拓扑,建立近似闭集.基于近似闭集,定义近似闭包获得基本性质,分析近似闭包与闭包、闭包近似集、近似集闭包的包含序关系.近似闭包深化了近似拓扑,实现了对经典闭包的逼近与扩张.
李露李露张贤勇
关键词：粗糙集拓扑
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