陈其昌

作品数：3被引量：17H指数：3
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供职机构：华南农业大学更多>>
发文主题：概率神经网络神经网络贝叶斯决策非监督学习BP网络更多>>
发文领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
发文期刊：《中国农学通报》《计算机工程与应用》《华南农业大学学报》更多>>
所获基金：广东省自然科学基金国家科技攻关计划广东省科技攻关计划广东省科技计划工业攻关项目更多>>
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融合监督学习与凝聚层次聚类的土地评价方法被引量：3
《计算机工程与应用》2007年第18期188-190,共3页陈志民 杨敬锋 陈其昌 张嘉琪 陈强 
广东省自然科学基金( the Natural Science Foundation of Guangdong Province of China under Grant No.04300504) ;广东省科技攻关项目( the Key Technologies R&D Program of Guangdong( Province) ; China under Grant No.2005B20701008; No.2005B10101028; No.2004B20701006)。
由于专家能够对土地资源标定类别的数量是非常有限的,提出利用少量已知类别的训练样本抽取其中的关联规则作为监督信息,结合非监督方法中的变色龙算法,以互连性和相似度作为评价标准进行分类的方法。该算法充分利用监督学习分类准确率...
关键词：土地评价 监督学习 非监督学习 变色龙算法 聚类 APRIORI算法 
多种分类器在农用地分等中的应用及其用法改良被引量：3
《中国农学通报》2007年第2期398-402,共5页陈其昌 薛月菊 胡月明 杨敬锋 陈志民 
广东省自然科学基金项目"土地评价中的模糊时空数据挖掘方法研究";"基于逐跳反馈的无线传感器网络传输控制协议研究"(04300504;980150);国家科技攻关项目"农产品安全监控与预警系统"(2002BA516A08);广东省科技攻关项目"农产品安全管理综合决策支持系统";基于RFID的农产品物流资讯平台研究;"基于GIS的农产品安全监控与预警"(2005B20701008;2005B10101028;2004B20701006)
以广东省第二次土壤普查成果资料为主要数据源,选取贝叶斯决策、BP神经网络、概率神经网络、聚类等分类方法分别对数据源进行分类;并且,笔者为了充分利用有监督学习分类准确率高和无监督学习无需标定的学习样本的优点,提出了基于监督--...
关键词：贝叶斯决策 BP神经网络 概率神经网络 聚类 监督-非监督的聚类 
基于概率神经网络的广东省土地资源评价被引量：12
《华南农业大学学报》2006年第3期108-110,共3页薛月菊 胡月明 杨敬锋 陈其昌 
广东省自然科学基金(04300504;980150);国家科技攻关项目(2002BA516A08);广东省科技计划项目(2005B20701008)
用概率神经网络的方法,以广东省土地资源为对象进行了土地资源评价的研究,并与BP网络的评价结果作了比较.结果表明,用概率神经网络进行评价的结果比BP网络的评价结果更加准确,更加切合实际情况,一定程度上避免了人为因素的干扰,提高了...
关键词：概率神经网络 土地资源评价 BP网络 
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