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《现代电子技术》2016,(24):113-115
传统基于图像内容的图像数据挖掘算法,对海量图像特征的分类效率低,对图像数据的挖掘准确率受样本数量影响较大。因此,提出一种基于图像特征细化的海量数据挖掘系统,其中的人机界面可赋予系统较高的交互性。图像搜索引擎能够智能地从互联网海量的图像数据中,采集有价值图像数据和特征。图像预处理模块对图像格式进行变换,完成图像噪声因素的过滤等操作,并对采集图像特征进行细化。数据挖掘模块依据采集的图像特征细化结果塑造CMQL语句,从图像数据库中挖掘出有价值的图像数据。系统实现部分给出了数据挖掘查询语言CMQL进行图像数据的挖掘过程。实验结果表明,所设计系统具有较高的查准率和查全率。 相似文献
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随着计算机及网络技术的广泛应用,网络上每日都会产生海量的图像数据,如何从海量的图像数据中提取有用的信息,成为我们面临的最大问题。云计算是一种基于互联网的以数据为中心的新型超级计算模式,利用云计算技术,探讨了在海量图像数据中快速的挖掘有用的图像信息方法。 相似文献
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基于数据挖掘的图像分割技术研究与应用 总被引:5,自引:3,他引:5
黄绍川 《微电子学与计算机》2006,23(7):171-173
文章主要介绍了基于数据挖掘技术的数字图像处理的应用研究情况。提出了将数据挖掘的聚类算法用于基于图像处理中边缘识别的图像分割的方法,并对传统的聚类算法进行了改进,并通过实验证明。算法具有可行性和有效性,有利于实现图像的分割。最后结合实验结果,探讨了基于图像处理中的数据采掘的特点和潜力.指出了目前存在的局限性及改进思路。 相似文献
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在多帧影视特效图像视觉传达过程中,由于提取的图像特征差异,使得视觉传达效果较差。提出三维激光扫描的多帧影视特效图像视觉传达方法研究。依托于三维激光扫描技术,采集多帧影视特效图像。针对图像中包含的噪音,通过小波分析的方法进行处理,并将图像中包含的目标特征提取出来。图像特征数据在极限学习机模型的作用下进行过滤处理,为后续视觉传达提供基础。基于粒子群完成多帧影视特效图像视觉传达。采用基于层次分析和基于红外光谱的视觉传达方法,同文中设计方法进行视觉传达测试,实验结果表明:文中设计方法将图像传达成功率分别提升了31.48%、16.55%,实现了图像视觉传达效果的提升。 相似文献
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多媒体数据挖掘是目前数据库、多媒体技术和信息决策领域最前沿的研究方向之一,是数据挖掘的一个新兴且富有挑战性的子领域。关联规则是数据挖掘的一种重要方法,它的主要用途是获取各个数据项之间有价值的联系。着重介绍了多媒体中图像数据为代表的关联规则挖掘方法。 相似文献
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采用人工方法分等原木,人为因素影响大,工作效率低,不能形成自动化的生产线.利用CT来无损获取图像,并利用采集的CT图像实现连接轮廓线法和MC这两种表面重建算法的仿真,通过仿真比较发现MC的视觉效果和可观测性更好,从而为原木的实时自动化加工提供一种解决方法. 相似文献
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由于网络信息量巨大,为了快速找到所需信息,需要采用数据挖掘技术。在众多数据挖掘技术中,关联规则挖掘方法应用十分广泛。所以,在多媒体图像挖掘中应用关联规则十分重要。本文对图像挖掘和关联规则进行了简单介绍,并详细阐述了多媒体图像挖掘中的关联规则挖掘。 相似文献
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由于网络信息量巨大,为了快速找到所需信息,需要采用数据挖掘技术。在众多数据挖掘技术中,关联规则挖掘方法应用十分广泛。所以,在多媒体图像挖掘中应用关联规则十分重要。本文对图像挖掘和关联规则进行了简单介绍,并详细阐述了多媒体图像挖掘中的关联规则挖掘。 相似文献
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孙金鑫 《智能计算机与应用》2018,(3):132-135
上个世纪,数据挖掘技术的兴起,帮助研究者能够从大量的数据中提取有价值的信息,Agrawal等人在90年代提出了关联规则挖掘技术,来发现大量数据中的相关性信息.经过多年的发展,关联规则已然成为数据挖掘技术中高度重要并相对而言较为成熟的一种方法.本文概论了关联规则在数据挖掘中的运用,详述了关联规则中现有经典算法,并对FP-Growth算法做出优化. 相似文献
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数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息。数据挖掘与传统的数据分析的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。文章分析了数据挖掘算法的关联规则特性,对其在股票市场中的应用进行了重点,以便更好的应用在更多的领域。 相似文献
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数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有用知识的过程,它是一个新兴的边缘学科,其应用领域非常广泛,并且具有良好的应用前景。课题使用JAVA语言、ORM数据访问接口和XML技术设计了跨平台运行、多线程并发处理、架构灵活、支持增量同步更新的数据挖掘系统模型ARFDW和实现方案。 相似文献
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针对当前漏洞信息数据挖掘系统挖掘效率过低、不具备实时查询能力的问题,设计一种基于关联规则的漏洞信息数据挖掘系统。对系统的硬件进行重点设计,硬件分为数据处理层、数据挖掘层、数据存储层和数据查询层四个层次。数据存储层利用HBase数据库存储数据,数据挖掘层负责读、写和挖掘三项工作,显示层采用MVVM框架,以模块化的方式绑定数据,填写标签。根据硬件设计结果给出软件流程,软件分为数据量化、可量化的数据子集抽取和模糊聚类三步。为检测系统的实际应用效果,与传统数据挖掘系统进行对比实验,结果表明,设计的数据挖掘系统能够在短时间内挖掘出大量的漏洞信息数据,挖掘效率更高。 相似文献