洪智勇
- 作品数：18 被引量：78H指数：5
- 供职机构：五邑大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金重庆市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 模糊软集之间的相似性度量及应用被引量：6
- 2015年
- 研究模糊软集的不确定度量问题,给出模糊软集的包含度、相似度公理化定义;基于模糊蕴含算子提出新的模糊软集包含度与相似度度量方法,该方法具有一定的普遍性,在某种程度上提供不同的模糊蕴含算子就可得到不同的包含度与相似度。基于新的相似度度量方法构造了一种决策方法并应用于金融企业流动性检测中。
- 洪智勇
- 关键词：包含度
- 基于多输入信息融合模型的暂态稳定分类
- 2010年
- 应用一种信息融合模型对电力系统暂态稳定进行分类评估。当电力系统发生故障时,采用该方法可以综合来自电网和发电机的多个信息源对电力系统的暂态稳定进行判别。利用D-S证据理论实现决策级融合,从而提高电力系统暂态稳定评估的可靠性。10机39节点系统被用来进行仿真研究,结果表明,提出的模型比原有的模型更有效。
- 洪智勇黄辉秦克云
- 关键词：信息融合暂态稳定评估轨迹灵敏度
- 移动终端软件开发技术课程教学改革研究与实践被引量：7
- 2014年
- 为适应移动应用开发商的需求,选择Android应用程序开发作为移动终端软件开发技术课程的教学内容。对教学目标、教学内容的选取、以项目过程控制的课程开发方式以及课程考核方法等方面进行阐述。实践表明,改革后的教学效果良好。
- 洪智勇张宁
- 关键词：教学改革移动终端
- 基于VPRS理论的一种混合分类算法被引量：1
- 2010年
- 在文本分类领域中,KNN与SVM算法都具有较高的分类准确率,但两者都有其内在的缺点,KNN算法会因为大量的训练样本而导致计算量过大;SVM算法对于噪声数据过于敏感,对分布在分类超平面附近的数据点无法进行准确的分类,基于此提出一种基于变精度粗糙集理论的混合分类算法,该算法能够充分利用二者的优势同时又能克服二者的弱点,最后通过实验证明混合算法能够有效改善计算复杂度与分类精度。
- 洪智勇秦克云邓维斌
- 关键词：文本分类
- WebGIS在商业信息系统中的应用
- 2005年
- 提出一种基于Java和MapXtreme技术的WebGIS模型,并以商业地理信息系统为例研究和设计了此类系统的体系结构,并就实现过程的关键技术进行了介绍。
- 洪智勇
- 关键词：GISWEBGISMAPXTREMEJAVA
- 粗糙集构成的拓扑空间被引量：5
- 2010年
- 在Pawlak近似空间意义下研究粗糙集构成的拓扑空间。讨论了当论域不受限于有限集时粗糙集可以构成一个拓扑空间,并从拓扑空间的分离性上证明了其粗糙拓扑空间是一个正规的拓扑空间。
- 乔全喜秦克云洪智勇
- 关键词：粗糙集拓扑拓扑空间
- 基于二次Renyi熵的正则化互信息特征选择方法被引量：7
- 2010年
- 提出了一种基于二次Renyis熵的正则化互信息特征选择方法,该方法能高效地对互信息进行估计从而使计算复杂度大大降低。同时把正则化互信息特征选择方法与嵌入式方法相结合得到一个两段式特征选择算法,该算法可以找出更具特征的特征子集。通过实验比较了该方法与其他基于互信息的特征选择算法的效率与分类精度,结果表明该方法能够有效改善计算复杂度。
- 洪智勇刘灿涛邓宝林
- 关键词：互信息RENYI熵
- 基于软集理论的人才推荐系统研究与设计
- 2013年
- 为消除就业难与企业单位招聘难之间的鸿沟,提高人才推荐系统的效能,真正实现人才推荐系统的智能化,基于软集最优决策方法,提出并实现了基于软集理论的智能人才推荐新方法。将人才与企业信息数字化为两个软集,通过对软集的最优计算得出最佳的人才与企业匹配结果,推荐系统允许用户自主关心的属性及属性的重要性排序,对推荐结果进行优劣排序,使得推荐结果更加客观全面,又能符合人才及企业的需求。最后实验表明该方法具有较高的性能。
- 洪智勇
- 关键词：多属性决策
- 不完备序区间值决策系统中的可信规则获取被引量：2
- 2014年
- 以不完备序区间值决策系统为研究对象,其中不仅包含遗漏型未知区间值,而且属性值域为全序集.给出了未知区间值的三种形式及其填充式区间值的定义,引入灰的白化方法用以构建一个新的填充式不完备序白化值决策系统,并讨论其在优势和弱势关系下的可信规则获取.进一步研究了优势和弱势对象的约简以及其决策类的相对约简问题,给出了相应的判定定理与区分函数,为最终从不完备序区间值决策系统中获取最优可信决策规则提供了新的理论基础与操作手段.、
- 王天擎洪智勇
- 关键词：区间值
- 基于粗糙集的两阶段邮件过滤方法被引量：4
- 2010年
- 如何将邮件的头信息和内容信息有效结合起来进行垃圾邮件过滤备受研究人员的关注。基于粗糙集具有很好地处理不确定信息的特点,提出了一种基于粗糙集的两阶段邮件过滤方法,首先根据邮件头信息将其分为正常邮件、垃圾邮件和可疑邮件,再根据邮件内容将可疑邮件分为正常和垃圾邮件。通过在中英文邮件集上的测试实验,证明了所提出的邮件过滤方法不仅能提高垃圾邮件过滤的准确率,而且能大幅降低误杀率。
- 邓维斌洪智勇
- 关键词：粗糙集朴素贝叶斯垃圾邮件过滤
