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针对医学图像数据的特殊性,提出了一种适合挖掘大量医学图像数据的关联分类算法.该算法以频繁模式树为基础,通过引入双支持度,排除一部分对分类无意义且存在干扰的项,以提高分类正确率.实验结果表明,当用于医学图像分类时,该算法可以取得同样的基于关联规则的分类算法CMAR更高的执行效率及更好的分类效果. 相似文献
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针对多项式核或RBF核SVM不能很好地处理图像标注中的数据不平衡问题,提出了一种基于多核函数SVM的图像标注方法,该方法采用多核函数训练过的SVM将基于区域的图像标注问题转化为对非平衡数据分类的问题,进而对图像标签进行分类以获取更符合图像真实含义的标注.实验结果表明,多核函数SVM图像标注性能优于单独使用局部或全局核函数. 相似文献
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针对现有多标签数据集转换方法无法有效利用标签间的语义相关性和共现性知识, 以及转换得到的数据集相对于问题规模偏小等问题, 提出了一种新的多标签数据集转换方法RAPC-W(ranking by all pairwise comparision based WordNet)。该方法将标签对从原来的两对扩展到四对, 增加了划分后数据集的规模。另外, 引入了外部数据源WordNet, 较好地考虑了标签语义相关性和共现性知识, 一定程度上过滤掉了语义不相关的标签组合, 更好地保留了原始数据集的信息, 降低了噪声数据集对基分类器训练的不良影响。在UCI知识库提供的Yeast和Letter数据集以及KEEL提供的Emotion、Genbase数据集上的一系列实验结果表明, 该方法是有效可行的。 相似文献
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为了将低分辨率图像增强为高分辨率(HR)图像并最终得到超分辨率(SR)图像,提出了具有混合残差和密集连接结构的轻量级神经网络(LNN)来提高单幅图像超分辨率(SISR)性能,构建了层间SR-LNN(SR-ILLNN)和简化SR-LNN(SR-SLNN)两种LNN。SR-ILLNN采用基于部分卷积的填充方案来避免边界信息... 相似文献
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关联规则挖掘中增量式更新算法的研究 总被引:8,自引:1,他引:8
关联规则的更新是数据挖掘技术中的一个重要内容,能否有效地挖掘出动态事务数据库中的频繁项目集或关联规则是衡量一个算法好坏的关键因素。该文系统地介绍了关联规则的增量式更新问题,给出或提出了相应的算法,并举例说明了算法的执行过程。 相似文献
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医学肝脏图像Gabor小波纹理特征研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对肝脏图像自身特点,研究了Gabor小波纹理特征在医学肝脏图像识别中的意义,提出一种基于Gabor小波纹理特征的医学肝脏图像识别方法.实验表明:引进Gabor小波纹理特征能较好地实现医学肝脏图像识别问题;与其它典型图像识别方法对比结果验证,新方法可以取得更高的识别率. 相似文献
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一种新的关联规则增量式更新算法 总被引:8,自引:0,他引:8
首先提出了一个新的概念-后备频繁项目集,其次给出了一种新的增量式更新算法NEWFUP,最后介绍了在某中小型商业企业的事务数据库中该算法的实现。 相似文献