蔡之华
作品数： 149被引量：1142H指数：18
  • 所属机构:中国地质大学（武汉）
  • 所在地区:湖北省 武汉市
  • 研究方向:自动化与计算机技术
  • 发文基金:湖北省自然科学基金

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一种基于粗糙集的决策规则挖掘算法被引量：20
2004年
提出了一种基于粗糙集的决策规则挖掘算法。该算法主要包括属性归约、元组合并、规则提取和规则评估。最后用一个实例说明了算法的有效性。
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时序数据库中的数据挖掘研究被引量：8
2003年
时序数据库中的某个字段的值是随着时间而不断变化的,例如股票价格每天的涨跌、浏览网页的次序等。文章运用数据挖掘的方法来对这些数据库进行趋势分析、时序分析、序列模式挖掘以及周期分析。
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提出了一种基于信息增益的分类规则挖掘算法.该算法主要包括决策树的构造、分类规则的提取、规则兴趣度度量3步.结合一个具体的例子,解释了使用该算法来挖掘分类规则的基本过程.
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代价敏感的GEP分类算法实现被引量：3
2007年
在数据挖掘领域中,通常以分类精度作为分类算法效果的评估标准。这一标准是建立在假设任意一实例被误分类为任意类时都具备同样代价的基础上的。当此假设不成立时,直接使用传统分类方法就无法取得良好的分类和预测效果。针对这一问题,通过改进编解码方法以及在适应度函数中集成样本的不同误分类代价,提出了一种基于基因表达式程序设计的代价敏感分类算法(CSC-GEP),并在三个UCI数据集上对该算法进行了测试,实验结果表明CSC-GEP是一种有效的代价敏感分类算法。
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Windows 2000 下的PVM
本文描述了WIN32环境下PVM的实现.它对于已经存在的应用系统没有任何限制,因为它完全与已存在的PVM3版本兼容.讨论了其局限性并提出了一些自己的看法.
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GIS数据库中的数据挖掘被引量：13
2003年
首先探讨了DM在GIS中应用的必要性和可能性,然后讨论了GIS数据库中的DM可以发现的知识类型、可以使用的方法,可以采用的DM系统原型,最后简单介绍了DM对GIS的贡献。
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一种快速聚类高维数据的算法研究被引量：5
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聚类作为数据挖掘的一个问题已经受到了数据库团体的密切关注。数据集合的大小，数据的维数和数据的稀疏性都是制约聚类的不同方面。文介绍了一种聚类大型二元数据集合的快速算法，在该数据集合中数据点是高维的，并且大多数的坐标值为零。文章最后对算法进行了分析。
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