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[学位论文] 作者：何田中,
来源：南昌大学 年份：2005
数据分类是数据挖掘的一个重要功能,神经网络以其良好的抗噪性和鲁棒性而成为一种广泛使用的数据挖掘工具,尤其是运用在数据分类中。但是,神经网络对用户来说是一个黑箱,所获...
[期刊论文] 作者：何田中, 黄再祥,,
来源：闽南师范大学学报(自然科学版) 年份：2014
传统的分类算法通常设置统一的最小置信度提取规则．如果训练数据集是不平衡的数据，统一置信度的分类算法在小类的准确率不高．本文提出了一种基于训练集类分布的多置信度不平衡数......
[期刊论文] 作者：田谦益,何田中,,
来源：计算机工程与科学 年份：2008
针对项目工程PERT网络计划的费用一优化问题，本文提出了一种改进的粒子群算法。该算法引入了可行性优先的约束处理技术，不需要罚因子，对问题依赖小。仿真实验表明了该算法的可行......
[期刊论文] 作者：何田中,程从从,,
来源：南昌大学学报(工科版) 年份：2007
数据分类是数据挖掘的一个重要功能，神经网络以其良好的抗噪性和鲁棒性而成为一种广泛使用的数据挖掘工具，尤其是运用在数据分类中．但是，神经网络对用户来说是一个黑箱，所获得的知......
[期刊论文] 作者：何田中,黄再祥,
来源：闽南师范大学学报：自然科学版 年份：2015
在决策树算法中,即使存在两个＂最好＂属性,也只是随机选择一个作为根或节点属性.因此,决策树算法产生的分类规则较少.此外,决策树算法采用全匹配测试实例,测试实例最多匹配一条......
[期刊论文] 作者：何田中,黄再祥,
来源：漳州师范学院学报：自然科学版 年份：2012
与其他分类技术相比较，ID3算法具有耗时少、速度快特点．然而，ID3算法分类规则少、无匹配率高，从而导致其分类准确率不高，尤其在小数据集上表现更为明显．针对ID3上述缺点，我们提出了......
[期刊论文] 作者：黄再祥,何田中,
来源：漳州师范学院学报：自然科学版 年份：2012
针对分类中如何有效利用负关联模式提高分类准确率，提出了一种基于正负关联模式的分类算法．利用类Apriori算法挖掘包含正项或／和负项且项与项之间互相关联的正负关联模式来产生......
[期刊论文] 作者：何田中,程从从,
来源：第四届中国Rough集与软计算学术研讨会 年份：2004
本文描述Rough集理论应用于特征归约的基本思想:利用南昌大学刘清教授提出的分明矩阵简化方法,找出最小特征子集,其最大的优点是从数据本身获取信息,而不需要外部的信息,因而...
[期刊论文] 作者：何田中,周忠眉,黄再祥,,
来源：计算机工程 年份：2014
规则式分类器通常使用单一度量选择属性值,然而单一度量会导致很多属性值具有相同的度量值,从而无法选择出“好”的属性值.此外,规则式分类器通常提取置信度为100％的规则,致使...
[期刊论文] 作者：黄再祥, 周忠眉, 何田中,,
来源：计算机科学 年份：2014
许多研究表明关联分类具有较高的分类准确率，然而，大多数关联分类基于“支持度-置信度”框架，在不平衡数据集中，置信度和支持度都偏向产生多数类的规则，因此，少数类的实例容易被错......
[期刊论文] 作者：黄再祥,周忠眉,何田中,
来源：计算机工程与科学 年份：2014
关联分类通常产生大量的分类规则，导致在分类新实例时经常产生规则冲突问题。针对这种规则冲突问题，提出了一种基于改进关联分类的两次学习框架。利用频繁且互关联的项集产生分......
[期刊论文] 作者：黄再祥,周忠眉,何田中,
来源：济南大学学报：自然科学版 年份：2017
针对因不平衡数据中小类实例少、关联分类算法挖掘到小类规则少且小类规则的置信度较低,使得小类规则排序优先级低,从而导致小类的分类准确率较低的问题,提出类间相关率度量...
[期刊论文] 作者：黄再祥, 周忠眉, 何田中, 郑艺峰,,
来源：模式识别与人工智能 年份：2015
由于多类不平衡数据中某些类别的样例数特别少，使得基于支持度一置信度的关联分类方法在这些类上产生的规则较少，甚至没有，从而导致这些类别的样例很难准确分类．针对此问题，文中提......
[期刊论文] 作者：黄再祥,何田中,全秀祥,郑艺峰,
来源：漳州师范学院学报：自然科学版 年份：2013
懒散关联分类针对每个待分类实例的特征进行分类关联规则的挖掘，通常能取得较高的准确率。然而，由于某些数据集中存在一些质量不好的特征，将影响懒散关联分类的准确率。此外，分类......
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